路径追踪法
在今年暑假的时候,我偶然看到了SmallPT这个99行程序写成的路径追踪程序。于是就啃了啃里面的程序,大概了解了它的意思,移到了CUDA上…
因为我想修改它的程序,还想试试看最差的画质能有多快的运行速度…
结果是,在2008年买的戴尔XPS 1330笔记本上,将采样数弄到最低,让CPU与GPU一同运算,可以达到1FPS左右…
当然画面也是蛮惭愧的,因为我去掉了多重采样,也降低了每像素的采样次数。见第一张图。
当然,说到路径追踪,应该就会马上想到Photon mapping
我不知道这两种放一起会有什么有意思的现象…
但是将光子画出来还是蛮好玩的,即第二张图,哈哈
画面右边是用了最简单的逐点光照的Fragment Shader的预览图。
其实我是来问问题的。
现在在网上能看到某些实时的路径追踪渲染框架,譬如说,Brigade 2.
那里面应该有许多很fancy的玩意,比如说各种加速的数据结构,各种基于光照模型的hack,各种基于GPU架构的优化等等。
我想问的是像我这种将SmallPT拿来并肢解修改的方法是否永远踏不出初学者的水平,而是必须从头从看论文与公式开始从零写程序才能算是真正的理解。
其实我对这些答案有预期值,只是若有人回答则会更加确信这预期值。我之前有看刚体的碰撞与GJK的算法,在看那个的时候我确认照抄只能算作第一次学习时用的手法,而真的了解一种算法与原理,若如此般,则需要5~6遍重复才能算是懂了。 油画风格:victory: 不错,学习了
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