पथ अनुरेखक - बहु स्तरित सामग्री और महत्व का नमूना


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मैं वर्तमान में एक मोंटे कार्लो पथ अनुचर को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने कुछ शोध किया है और ऐसा लगता है कि सामग्री के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण एक स्तरित मॉडल का उपयोग करना है। कुछ इस तरह:

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जब प्रकाश सतह से टकराता है, तो फ्रेस्नेल हमें बताता है कि पहली परत से उस प्रकाश का कितना भाग परावर्तित होता है और दूसरा कितना आगे जाता है।

इसलिए मैंने कुछ ऐसा ही किया, लेकिन सरल: केवल एक परत स्पेक्युलर और एक परत फैलाना। अभी तक कोई संप्रेषण नहीं। अब तक बहुत अच्छा है, मैं अपने प्रसार के लिए एक साधारण कोसाइन-वेटेड ब्रैड का उपयोग करता हूं और अपने सट्टेबाज के लिए कुक-टॉरेंस माइक्रोफैसेट मॉडल।

अब कठिन हिस्सा आता है: मुझे एक बार किरण को सतह से टकराकर क्या करना चाहिए? आम तौर पर, मैं सतह सामग्री के अनुरूप brdf चुनता हूं, एक घटना प्रकाश दिशा का नमूना देता हूं, brdf का मूल्यांकन करता हूं, और सही संभावना वितरण फ़ंक्शन द्वारा विभाजित करता हूं।

लेकिन यहां, एक सतह हिट प्रभावी रूप से कई सामग्रियों से मेल खाती है। इसे संभालने का भोला तरीका प्रत्येक परत के हिट होने के लिए एक बार नमूना लेना होगा। लेकिन यह स्पष्ट रूप से एक विशाल प्रदर्शन हिट का स्रोत है, जिससे मेरा रास्ता प्रभावी रूप से एक पेड़ बन जाता है।

क्या कोई बेहतर समाधान है?


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क्या आप सामग्री परतों को 'मोंटे-कार्लो' नहीं कर सकते? उदाहरण के लिए प्रत्येक परत को उनकी परावर्तनशीलता के अनुसार और उसके आधार पर यादृच्छिक रूप से चुनें। गहरी परतों को उनके ऊपर सभी परतों के अवशोषण के योग के आधार पर कुछ क्षीणन की आवश्यकता होगी।
पॉलहॉक

पॉलएचके ठीक यही है कि मैं अपने पथ अनुरेखक, परतों के बीच प्रत्येक इंटरफ़ेस के लिए रूसी रूलेट कर रहा हूं, इसलिए, कोई शाखा नहीं है। Unfortunatelly, मेरा कार्यान्वयन अभी तक समाप्त नहीं हुआ है, इसलिए मुझे वास्तविक प्रदर्शन के बारे में जानकारी नहीं है। मैंने एंड्रिया वेइलिच और अलेक्जेंडर विल्की द्वारा "आर्बिट्ररी लेयर्ड माइक्रो-फेस सर्फ़ेट्स" पेपर पर अपना कार्यान्वयन आधारित किया है, जो वेनज़ेल जैकब के ढांचे से अधिक सीमित प्रतीत होता है (स्टीफन के उत्तर में बताया गया है), लेकिन जो सक्षम है काफी अच्छे परिणाम पैदा करने और लागू करने के लिए बहुत सरल है।
ईसाई पगोट

जवाबों:


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वेनजेल जैकब एट अल ने SIGGRAPH 2014 में स्तरित सामग्री के लिए एक रूपरेखा प्रस्तुत की । खंड 6.2 महत्व नमूने की व्याख्या करता है। यदि आप समीकरणों पर कोड पसंद करते हैं, तो विधि मित्सुबा रेंडरर में लागू की जाती है ।


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ध्यान दें कि Jakob et al द्वारा विधि। कुछ विशेष फूरियर बेस प्रतिनिधित्व में सारणीबद्ध बीएसडीएफ डेटा के प्रतिपादन पर निर्भर करता है। विवरण के लिए, संबंधित तकनीकी रिपोर्ट भी देखें । पीबीआरटी के नवीनतम, तीसरे संस्करण में एक ओपन-सोर्स कार्यान्वयन भी उपलब्ध है । BSDF फाइलें पायथन में लेयरलैब के साथ जेनरेट की जा सकती हैं ।
टिज़ियन
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