भले ही मुझे यह लिखते समय मोंटे कार्लो पथ अनुरेखण के बारे में पता नहीं था, मैंने गलती से इसका वर्णन किया। विडंबना यह है कि, मोंटे कार्लो पथ अनुरेखण वह उत्तर है जो मैं उस समय देख रहा था।
Naive मोंटे कार्लो पथ अनुरेखण एक पिक्सेल के रंग मान को हल करने के लिए रेंडरिंग समीकरण नामक कुछ का मूल्यांकन करके काम करता है। यह एक पिक्सेल के भीतर बेतरतीब ढंग से घबराने से यादृच्छिक नमूने लेता है (बेहतर नमूनाकरण रणनीतियाँ हैं, और फ़िल्टरिंग: एक पिक्सेल के भीतर कई यादृच्छिक नमूनों का उपयोग करके विरोधी एलियासिंग के लिए मूल तर्क क्या है? ) और एक किरण की सतह पर हिट होने पर यादृच्छिक दिशाओं में उछलकर भी ? ।
यह आपको अच्छे परिणाम देने के लिए बहुत सारे नमूने ले सकता है, और पर्याप्त नमूने नहीं होने से आपकी छवि शोर करेगी। आधे में शोर को काटने के लिए 4 बार के रूप में कई नमूने लगते हैं। एक साधारण दृश्य के लिए 8 आधुनिक सीपीयू कोर का उपयोग करके एक बार के आदेश पर रेंडर समय हो सकता है।
अधिक उन्नत मोंटे कार्लो पथ अनुरेखण तकनीकें हैं जो आपको बेहतर छवियों को और अधिक तेज़ी से प्राप्त करने देती हैं, जैसे कि महत्व नमूनाकरण, या छवि को प्रस्तुत करने के बाद इसे अस्वीकार करना।
मोंटे कार्लो पथ अनुरेखण फोटोरिअलिस्टिक चित्र बना सकता है और आपको कई उन्नत प्रतिपादन सुविधाएँ प्रदान करता है, क्योंकि यह भौतिक नियमों का पालन करता है इसलिए यथार्थवादी परिणाम देता है।
आप इसके बारे में और अधिक यहाँ पढ़ सकते हैं:
http://blog.demofox.org/2016/09/21/path-tracing-getting-started-with-diffuse-and-emissive/
यहाँ एक उदाहरण चित्र है, जिसे मेरे सभी 8 सीपीयू कोर का उपयोग करके प्रस्तुत करने में एक घंटे का समय लगा है:
