實(shí)時(shí)渲染中的光線追蹤優(yōu)化

20/25實(shí)時(shí)渲染中的光線追蹤優(yōu)化第一部分光線追蹤加速結(jié)構(gòu) 2第二部分層次包圍體優(yōu)化 5第三部分遞歸終止策略 7第四部分并行性和負(fù)載均衡 9第五部分感知光線追蹤 11第六部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助優(yōu)化 14第七部分基于光子的光線追蹤 17第八部分時(shí)空連續(xù)優(yōu)化 20

第一部分光線追蹤加速結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)光線追蹤加速結(jié)構(gòu)

1.通過空間劃分和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將場景劃分為更小的網(wǎng)格或?qū)蛹?，加速光線與場景幾何體的相交測試。

2.常見的光線追蹤加速結(jié)構(gòu)包括網(wǎng)格、八叉樹、BVH（限界體積層次結(jié)構(gòu)）和k-d樹，各有優(yōu)缺點(diǎn)。

3.根據(jù)場景復(fù)雜度和分布特性，選擇合適的加速結(jié)構(gòu)可以顯著提高光線追蹤效率。

網(wǎng)格

1.將場景劃分為規(guī)則的網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格包含多個(gè)幾何體。

2.光線與網(wǎng)格相交測試可以快速排除空區(qū)域，但隨著網(wǎng)格復(fù)雜度增加，相交測試成本會上升。

3.適用于簡單、規(guī)則形狀的場景。

八叉樹

1.將場景劃分為八個(gè)子八叉樹，遞歸地細(xì)分到一定深度。

2.光線通過深度優(yōu)先遍歷八叉樹，快速排除不相交的區(qū)域。

3.適用于場景復(fù)雜度適中的場景。

BVH（限界體積層次結(jié)構(gòu)）

1.將場景幾何體包圍在限界體積中，并根據(jù)體積大小和位置構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)。

2.光線通過遞歸遍歷BVH，快速排除不相交的限界體積。

3.適用于復(fù)雜且細(xì)節(jié)豐富的場景。

k-d樹

1.將場景幾何體投影到k維空間，并在每個(gè)維度上遞歸地劃分空間。

2.光線通過沿著k維空間進(jìn)行二分搜索，快速找到相交的幾何體。

3.適用于維度較高的復(fù)雜場景，如點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

并行化和分布式光線追蹤

1.利用GPU、多核CPU或云計(jì)算平臺，通過并行處理光線來提升性能。

2.將場景劃分成多個(gè)區(qū)域或幀，分別在不同設(shè)備或節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行光線追蹤，然后再合成最終圖像。

3.并行化和分布式光線追蹤可以大幅縮短渲染時(shí)間，適用于大型復(fù)雜場景的渲染。光線追蹤加速結(jié)構(gòu)

在實(shí)時(shí)渲染中，光線追蹤是模擬光線與場景交互以生成逼真圖像的一種技術(shù)。然而，光線追蹤的計(jì)算成本非常高，因?yàn)樾枰闅v大量場景幾何體以找到光線與幾何體的交點(diǎn)。為了提高性能，光線追蹤加速結(jié)構(gòu)(BVH)被引入。

BVH的工作原理

BVH是一種層次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它將場景幾何體劃分為一系列邊界體。邊界體是包圍幾何體的平軸對齊包圍盒(AABB)。BVH從根節(jié)點(diǎn)開始，通過一系列子節(jié)點(diǎn)向下遞歸遍歷，每個(gè)子節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)邊界體。

當(dāng)光線與場景相交時(shí)，它首先與根節(jié)點(diǎn)的邊界體相交。如果光線與邊界體相交，它會遞歸地繼續(xù)與子節(jié)點(diǎn)的邊界體相交。此過程一直持續(xù)到光線找到與幾何體的交點(diǎn)或達(dá)到最大深度。

BVH類型

有兩種主要的BVH類型：

*均勻BVH：將場景幾何體均勻地劃分為固定大小的邊界體。

*自適應(yīng)BVH：根據(jù)場景幾何體的分布動態(tài)調(diào)整邊界體的大小，以優(yōu)化光線追蹤性能。

BVH構(gòu)建

BVH的構(gòu)建過程可以分為以下步驟：

1.幾何體預(yù)處理：將場景幾何體轉(zhuǎn)換為邊界體表示。

2.邊界體排序：根據(jù)光線投射的特定順序?qū)吔珞w進(jìn)行排序。

3.BVH節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建：將排序后的邊界體分組到BVH節(jié)點(diǎn)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含兩個(gè)或更多子節(jié)點(diǎn)。

4.遞歸：對每個(gè)子節(jié)點(diǎn)重復(fù)步驟2和3，直到達(dá)到最大深度或所有幾何體都包含在BVH中。

BVH遍歷

當(dāng)光線追蹤引擎需要與場景相交時(shí)，它使用BVH進(jìn)行遍歷。遍歷過程如下：

1.根節(jié)點(diǎn)相交：光線首先與根節(jié)點(diǎn)的邊界體相交。

2.子節(jié)點(diǎn)選擇：如果光線與邊界體相交，則選擇相交的子節(jié)點(diǎn)并繼續(xù)遍歷。

3.遞歸：步驟1和2遞歸地重復(fù)，直到找到與幾何體的交點(diǎn)或達(dá)到最大深度。

4.求交：如果光線與幾何體相交，則計(jì)算交點(diǎn)并返回。

BVH優(yōu)化

以下是一些優(yōu)化BVH以提高光線追蹤性能的技術(shù)：

*并行構(gòu)建：使用多線程并行構(gòu)建BVH，以加快處理速度。

*動態(tài)更新：當(dāng)場景幾何體發(fā)生變化時(shí)，動態(tài)更新BVH以保持其是最新的。

*子節(jié)點(diǎn)排序：根據(jù)光線的典型路徑對BVH子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序，以減少遍歷成本。

*啟發(fā)式啟發(fā)：使用啟發(fā)式方法，例如表面積啟發(fā)式或體積啟發(fā)式，來優(yōu)化邊界體分割。

結(jié)論

光線追蹤加速結(jié)構(gòu)(BVH)是實(shí)時(shí)渲染中光線追蹤性能的關(guān)鍵組件。通過將場景幾何體劃分為一系列邊界體，BVH允許光線追蹤引擎快速有效地找到光線與幾何體的交點(diǎn)。通過采用各種優(yōu)化技術(shù)，例如動態(tài)更新、并行構(gòu)建和啟發(fā)式啟發(fā)，BVH可以進(jìn)一步提高光線追蹤性能，從而實(shí)現(xiàn)逼真且交互式的光線追蹤體驗(yàn)。第二部分層次包圍體優(yōu)化關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【層次包圍體優(yōu)化】：

1.層次包圍體（BVH）是一種空間分割技術(shù)，用于加速光線與幾何體的相交測試。通過將幾何體組織成一系列嵌套的包圍體，可以快速排除不與光線相交的包圍體。

2.BVH可以構(gòu)建為頂點(diǎn)BVH或表面積BVH，前者基于頂點(diǎn)，后者基于三角形表面積。表面積BVH通常更緊湊，但計(jì)算成本更高。

3.BVH的構(gòu)建算法是遞歸的，從根節(jié)點(diǎn)開始，并根據(jù)幾何體的分布將幾何體劃分成兩個(gè)子集。這個(gè)過程重復(fù)，直到達(dá)到預(yù)先定義的最大深度或葉節(jié)點(diǎn)中僅包含少量幾何體。

【包圍體劃分策略】：

層次包圍體優(yōu)化

層次包圍體優(yōu)化是一種通過構(gòu)建場景的層次包圍體（BoundingVolumeHierarchy，BVH）來加速光線追蹤過程的技術(shù)。BVH是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它將場景中的物體組織成一棵樹狀結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)都代表一個(gè)包圍盒（BoundingBox）。這些包圍盒的大小和形狀根據(jù)場景中的物體進(jìn)行調(diào)整，以最小化包含的物體數(shù)量。

在光線追蹤過程中，BVH用于快速剔除不與光線相交的場景部分。當(dāng)光線穿過BVH時(shí)，它首先與根節(jié)點(diǎn)的包圍盒相交檢測。如果光線與包圍盒相交，則光線將繼續(xù)檢查包圍盒內(nèi)子節(jié)點(diǎn)的包圍盒。這個(gè)過程不斷進(jìn)行，直到光線到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，即不包含其他包圍盒的包圍盒。

層次包圍體優(yōu)化可顯著提高光線追蹤的性能，其主要優(yōu)勢包括：

*快速剔除：BVH允許光線快速剔除不與光線相交的場景部分，從而減少了需要進(jìn)行交點(diǎn)測試的物體數(shù)量。

*分層搜索：BVH采用分層搜索策略，該策略從根節(jié)點(diǎn)開始，逐步細(xì)化搜索范圍，直到找到光線與場景相交的點(diǎn)。

*自適應(yīng)包圍盒：BVH的包圍盒根據(jù)場景中的物體大小和形狀進(jìn)行調(diào)整，以優(yōu)化交點(diǎn)測試的效率。

構(gòu)建BVH的過程可以根據(jù)場景的復(fù)雜性和光源分布進(jìn)行優(yōu)化。常用的BVH構(gòu)建算法包括：

*表面積啟發(fā)式（SAH）：一種基于表面積的啟發(fā)式算法，它通過最小化包圍盒表面的總面積來構(gòu)建BVH。

*對象體積啟發(fā)式（OBVH）：一種基于對象體積的啟發(fā)式算法，它通過最小化包圍盒內(nèi)物體的總體積來構(gòu)建BVH。

*中間分割（Midsplit）：一種簡單的算法，它通過在包圍盒的中點(diǎn)處分割包圍盒來構(gòu)建BVH。

此外，可以通過以下技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化層次包圍體：

*動態(tài)BVH：允許BVH在運(yùn)行時(shí)根據(jù)場景變化進(jìn)行動態(tài)更新，從而提高了動態(tài)場景的光線追蹤效率。

*并行BVH：利用多核CPU或GPU進(jìn)行BVH構(gòu)建和光線追蹤，以提高整體性能。

*混合BVH：結(jié)合不同類型的包圍體（例如包圍盒和包圍球）來優(yōu)化特定場景的性能。

層次包圍體優(yōu)化是實(shí)時(shí)渲染中光線追蹤的關(guān)鍵技術(shù)，它可以顯著提高渲染速度和質(zhì)量。通過仔細(xì)設(shè)計(jì)和優(yōu)化BVH，可以充分利用場景的幾何特征，從而最大限度地減少光線與場景相交測試的數(shù)量。第三部分遞歸終止策略關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)主題名稱：深度優(yōu)先遞歸遍歷

1.自頂向下遍歷場景圖，遞歸深入子節(jié)點(diǎn)直至達(dá)到終止條件。

2.存儲遞歸棧，以追蹤遍歷路徑，并方便回溯優(yōu)化。

3.對于復(fù)雜場景，深度優(yōu)先遍歷可能導(dǎo)致內(nèi)存消耗過高，需要動態(tài)管理遞歸棧。

主題名稱：寬度優(yōu)先遞歸遍歷

遞歸終止策略

在光線追蹤算法中，遞歸終止策略對性能影響重大。若遞歸深度過深，會導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)級增長，進(jìn)而拖慢渲染速度。因此，確定合適的光線追蹤終止條件至關(guān)重要。

常見遞歸終止策略

*深度限制：設(shè)置一個(gè)最大遞歸深度限制。超過該限制后，光線追蹤將立即停止，通常用于快速渲染或避免無限遞歸。

*光強(qiáng)閾值：檢查光線經(jīng)過多次反射后的光強(qiáng)是否低于預(yù)設(shè)閾值。若低于閾值，則認(rèn)為該光線已被充分衰減，不再對場景產(chǎn)生顯著影響，從而終止遞歸。

*表面類型：根據(jù)光線與表面的交互類型終止遞歸。例如，當(dāng)光線遇到完全吸收表面的漫反射時(shí)，可以立即終止遞歸，因?yàn)樵摴饩€不再對場景進(jìn)行貢獻(xiàn)。

*距離限制：設(shè)定一個(gè)最大光線傳播距離。當(dāng)光線傳播距離超過該限制后，終止遞歸。此策略可避免光線無限反射，但可能會導(dǎo)致某些區(qū)域出現(xiàn)陰影噪聲。

*陰影射線：對陰影射線應(yīng)用更嚴(yán)格的終止策略。陰影射線主要用于判斷光線是否被遮擋，因此可以設(shè)置較低的遞歸深度或光強(qiáng)閾值。

優(yōu)化遞歸終止策略

*自適應(yīng)遞歸深度：根據(jù)場景復(fù)雜度動態(tài)調(diào)整遞歸深度。在復(fù)雜區(qū)域使用較高的遞歸深度，而在簡單區(qū)域使用較低的遞歸深度。

*漸進(jìn)式光線追蹤：逐步增加遞歸深度，從淺層開始，逐漸深入到更深的反射中。此策略可避免初始渲染過于模糊，并允許用戶在渲染過程中實(shí)時(shí)觀察進(jìn)步情況。

*路徑重要性采樣：根據(jù)光線對最終圖像的貢獻(xiàn)，對遞歸路徑進(jìn)行重要性采樣。重要性較低的光線可以較早終止，從而節(jié)省計(jì)算資源。

*鄰域光照算法：利用鄰域光照算法（如光線快照或光線錐），減少遞歸深度，同時(shí)保持圖像質(zhì)量。此類算法通過存儲先前計(jì)算的光照信息，避免對相同區(qū)域進(jìn)行重復(fù)計(jì)算。

特定場景優(yōu)化

*室內(nèi)場景：室內(nèi)場景通常具有封閉性，遞歸深度可以相對較低。

*室外場景：室外場景包含更多的反射和折射，需要更高的遞歸深度以獲得準(zhǔn)確的渲染。

*包含鏡面表面的場景：鏡面表面會產(chǎn)生大量的反射，因此需要自適應(yīng)遞歸深度或漸進(jìn)式光線追蹤來優(yōu)化性能。

通過合理選擇遞歸終止策略，可以有效控制光線追蹤的計(jì)算復(fù)雜度，從而在保證圖像質(zhì)量的前提下，提升實(shí)時(shí)渲染性能。第四部分并行性和負(fù)載均衡關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)并行性：

*

1.利用多核CPU和GPU的并行計(jì)算能力，同時(shí)處理多個(gè)光線。

2.通過任務(wù)分塊和并行算法，將渲染過程分解為更小的子任務(wù)，并將其分配給多個(gè)處理單元。

3.減少線程同步和通信開銷，以最大限度地提高并行效率。

負(fù)載均衡：

*實(shí)時(shí)渲染中的光線追蹤優(yōu)化：并行性和負(fù)載均衡

在實(shí)時(shí)渲染中，光線追蹤是一個(gè)計(jì)算密集型過程，需要大量的并行性來實(shí)現(xiàn)交互體驗(yàn)。并行性和負(fù)載均衡技術(shù)至關(guān)重要，可以最大程度地利用可用資源，并最小化延遲。

并行性

光線追蹤的并行性主要通過以下兩種方法實(shí)現(xiàn)：

*SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）并行性：在現(xiàn)代GPU中，SIMD單位允許多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行相同的指令，操作不同的數(shù)據(jù)。這適用于光線追蹤中的很多計(jì)算，如交叉點(diǎn)求交和著色計(jì)算。

*多GPU并行性：當(dāng)一臺GPU的資源不足時(shí)，可以將光線追蹤任務(wù)分配給多臺GPU。這需要有效的任務(wù)劃分和同步機(jī)制。

負(fù)載均衡

負(fù)載均衡對于最大限度地利用并行資源至關(guān)重要。以下技術(shù)用于在光線追蹤中實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡：

*動態(tài)負(fù)載均衡：運(yùn)行時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)資源并相應(yīng)地調(diào)整任務(wù)分配。這有助于避免資源瓶頸和最大化GPU利用率。

*基于空間的負(fù)載均衡：將場景劃分為空間區(qū)域，并根據(jù)每個(gè)區(qū)域的負(fù)載動態(tài)分配任務(wù)。這確保了均勻的負(fù)載分布，并減少了爭用。

*基于深度優(yōu)先的負(fù)載均衡：優(yōu)先處理路徑深度較小的光線，從而快速生成粗略圖像，并隨著深度增加逐漸細(xì)化圖像。這有助于減少幀生成時(shí)間和延遲。

優(yōu)化策略

以下策略可用于進(jìn)一步優(yōu)化并行性和負(fù)載均衡：

*任務(wù)細(xì)化：將大任務(wù)分解為更小的任務(wù)，以提高并行性并減少同步開銷。

*批處理任務(wù)：對相似任務(wù)（例如同一點(diǎn)的交叉點(diǎn)求交）進(jìn)行批處理，以提高SIMD并行性并減少分支開銷。

*優(yōu)先級調(diào)度：根據(jù)任務(wù)對最終圖像質(zhì)量的影響優(yōu)先調(diào)度任務(wù)。這確保了關(guān)鍵區(qū)域首先得到渲染，從而改善用戶體驗(yàn)。

*非一致性內(nèi)存訪問：使用非一致性內(nèi)存訪問（如原子操作），以減少不同GPU之間的同步開銷。

評估和基準(zhǔn)

評估并行性和負(fù)載均衡技術(shù)的有效性至關(guān)重要。以下指標(biāo)可用于衡量改進(jìn)：

*幀速率：每秒渲染的幀數(shù)，它反映了系統(tǒng)的總體性能。

*平均幀時(shí)間：生成一幀所需的平均時(shí)間，它反映了延遲。

*GPU利用率：GPU用于執(zhí)行光線追蹤任務(wù)的百分比，它反映了并行性利用率。

結(jié)論

并行性和負(fù)載均衡是實(shí)時(shí)光線追蹤渲染中的關(guān)鍵技術(shù)，可通過最大程度地利用可用資源來改善性能和交互性。通過應(yīng)用各種并行化和負(fù)載均衡策略，開發(fā)人員可以顯著提高幀速率，減少延遲，并提供令人身臨其境的渲染體驗(yàn)。第五部分感知光線追蹤關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【感知光線追蹤】

1.自適應(yīng)采樣：

-實(shí)時(shí)感知場景中噪聲水平，動態(tài)調(diào)整采樣率。

-優(yōu)先采樣噪聲高的區(qū)域，降低對噪聲低的區(qū)域的采樣，提高渲染效率。

2.眼動跟蹤：

-追蹤用戶視點(diǎn)，僅對視點(diǎn)附近的區(qū)域進(jìn)行高精度光線追蹤。

-充分利用人的視覺感知特性，將資源分配到用戶關(guān)注的區(qū)域，降低整體計(jì)算量。

【感知光線追蹤】

3.遮擋剔除：

-剔除光線與幾何體交互過程中被遮擋的部分，減少不必要的計(jì)算。

-基于深度緩沖區(qū)或?qū)哟伟鼑羞M(jìn)行快速遮擋測試，提升渲染性能。

4.光照緩存：

-預(yù)計(jì)算場景中多次散射的光照數(shù)據(jù)并存儲在緩存中。

-渲染時(shí)直接從緩存中讀取光照信息，避免重復(fù)計(jì)算，節(jié)約時(shí)間。

5.間接光照烘焙：

-離線烘焙場景中靜態(tài)間接光照，生成全局光照貼圖。

-實(shí)時(shí)渲染時(shí)直接應(yīng)用烘焙好的光照數(shù)據(jù)，降低動態(tài)光照計(jì)算成本。

6.機(jī)器學(xué)習(xí)加速：

-使用深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化光線追蹤過程，加速光線與幾何體求交檢測。

-訓(xùn)練模型識別場景中常見的幾何體形狀，減少光線追溯次數(shù)，提升渲染速度。感知光線追蹤

概述

感知光線追蹤是一種實(shí)時(shí)渲染技術(shù)，通過結(jié)合傳統(tǒng)光線追蹤和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更有效的全局照明計(jì)算。其目的是在保持視覺保真度的前提下，大幅減少計(jì)算成本。

原理

感知光線追蹤基于這樣一個(gè)假設(shè)：場景中大部分光線只會對少數(shù)像素產(chǎn)生顯著影響。因此，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（通常是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來預(yù)測哪些光線對最終圖像的貢獻(xiàn)最大。

預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

感知光線追蹤的機(jī)器學(xué)習(xí)組件在預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。該數(shù)據(jù)集包含各種場景和光照條件的渲染圖像及其相應(yīng)的光照貢獻(xiàn)值。

訓(xùn)練后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確預(yù)測給定光線的影響，并將其分配一個(gè)權(quán)重。權(quán)重表示該光線對圖像貢獻(xiàn)的相對重要性。

追蹤重要光線

在渲染時(shí)，感知光線追蹤引擎會先使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測光線的權(quán)重。然后，它僅追蹤權(quán)重最高的那些光線，從而避免了不必要的光線計(jì)算。

漸進(jìn)式追蹤

感知光線追蹤通常采用漸進(jìn)式追蹤，其中圖像隨著時(shí)間的推移逐漸細(xì)化。在初始階段，只有少量最重要的光線被追蹤，這導(dǎo)致圖像具有較高的噪點(diǎn)。

隨著追蹤的進(jìn)行，更多光線被追蹤，噪點(diǎn)逐漸減少，直到達(dá)到所需的視覺保真度。

優(yōu)點(diǎn)

*效率高：感知光線追蹤大大減少了光線追蹤的計(jì)算成本，使其更適合于實(shí)時(shí)應(yīng)用。

*可擴(kuò)展性：感知光線追蹤可以輕松適應(yīng)不同的場景和光照條件，使其適用于廣泛的應(yīng)用。

*視覺保真度：它可以產(chǎn)生與傳統(tǒng)光線追蹤相當(dāng)?shù)囊曈X保真度，同時(shí)顯著提高渲染速度。

缺點(diǎn)

*訓(xùn)練成本：感知光線追蹤的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這可能需要大量的計(jì)算資源。

*近似誤差：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測可能不完全準(zhǔn)確，從而導(dǎo)致渲染結(jié)果的輕微失真。

*場景復(fù)雜性限制：感知光線追蹤在復(fù)雜場景中，如具有大量反射和折射的場景，可能不太有效。

應(yīng)用

感知光線追蹤已被成功應(yīng)用于各種實(shí)時(shí)渲染場景中，包括：

*游戲引擎

*建筑可視化

*產(chǎn)品設(shè)計(jì)

*電影和動畫

實(shí)例

Crytek的《孤島驚魂：新黎明》是感知光線追蹤的實(shí)際應(yīng)用之一。它顯著提高了游戲的視覺質(zhì)量，同時(shí)保持了流暢的幀速率。

結(jié)論

感知光線追蹤是一種強(qiáng)大的技術(shù)，它通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大幅降低了光線追蹤的計(jì)算成本，使其更適合于實(shí)時(shí)應(yīng)用。它提供了令人印象深刻的視覺保真度，同時(shí)保持了渲染效率。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，感知光線追蹤有望在各種實(shí)時(shí)渲染領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。第六部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助光線追蹤優(yōu)化

在實(shí)時(shí)渲染應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助光線追蹤優(yōu)化是一種通過利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)增強(qiáng)光線追蹤算法的策略。它旨在解決光線追蹤固有的計(jì)算密集型特征，從而提高渲染速度和圖像質(zhì)量。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過以下方式輔助光線追蹤優(yōu)化：

*降噪：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于從有噪聲的光線追蹤圖像中去除噪聲，從而無需進(jìn)行昂貴的超采樣。

*光線加速：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測光線與場景幾何相交的位置，從而減少光線對不相關(guān)區(qū)域的采樣。

*漫反射全局照明：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以近似漫反射全局照明效果，從而在不增加渲染時(shí)間的情況下提高場景真實(shí)感。

*反射和折射：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬復(fù)雜材料的反射和折射行為，減少對物理模擬和查找表的依賴。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的類型

用于光線追蹤優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種類型，包括：

*卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)：用于從圖像數(shù)據(jù)中提取特征，例如邊緣和紋理。

*遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)：用于處理序列數(shù)據(jù)，例如光線路徑。

*生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)：用于生成逼真的圖像，例如降噪。

實(shí)施考慮

實(shí)施神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助光線追蹤優(yōu)化時(shí)需要考慮以下事項(xiàng)：

*訓(xùn)練數(shù)據(jù)：用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集應(yīng)代表在目標(biāo)場景中遇到的各種光線行為。

*網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)應(yīng)針對特定優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行定制。

*訓(xùn)練策略：訓(xùn)練過程應(yīng)仔細(xì)監(jiān)控，以避免過擬合和欠擬合。

*推理效率：用于推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)經(jīng)過優(yōu)化，以在渲染時(shí)實(shí)現(xiàn)低延遲。

性能收益

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助優(yōu)化可以顯著提高實(shí)時(shí)渲染中的光線追蹤性能。例如：

*在一個(gè)光線追蹤場景中，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪可將渲染時(shí)間減少高達(dá)50%。

*在另一個(gè)場景中，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光線加速可將渲染時(shí)間減少高達(dá)30%。

*在具有復(fù)雜全局照明效果的場景中，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漫反射全局照明可同時(shí)提高圖像質(zhì)量和渲染速度。

當(dāng)前挑戰(zhàn)與未來方向

當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助光線追蹤優(yōu)化的挑戰(zhàn)包括：

*泛化能力：訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能無法泛化到與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同的場景。

*訓(xùn)練時(shí)間：訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算成本可能很高。

*動態(tài)場景：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能難以處理動態(tài)場景，因?yàn)樗鼈兺ǔＰ枰槍μ囟▓鼍斑M(jìn)行訓(xùn)練。

未來的研究方向包括：

*開發(fā)可泛化到各種場景的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

*研究更有效率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法。

*探索將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他光線追蹤優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合的方法。

結(jié)論

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助光線追蹤優(yōu)化是一種有前途的技術(shù)，可以顯著提高實(shí)時(shí)渲染中的光線追蹤性能。通過利用深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以增強(qiáng)光線追蹤算法，解決該技術(shù)的計(jì)算密集型特征。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，預(yù)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助光線追蹤優(yōu)化在未來將發(fā)揮越來越重要的作用。第七部分基于光子的光線追蹤關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【基于光子的光線追蹤】

1.利用光子圖，對場景進(jìn)行離線預(yù)處理，存儲光子信息。

2.在在線渲染中，通過采樣和追蹤光子，近似計(jì)算光照。

3.光子圖應(yīng)優(yōu)化采樣參數(shù)，以平衡準(zhǔn)確性和效率。

【基于體積的光線追蹤】

基于光子的光線追蹤

基于光子的光線追蹤是一種渲染技術(shù)，它使用光子圖來模擬光線在場景中的傳播。光子圖是一組預(yù)計(jì)算的光線，它們在場景中隨機(jī)散射，記錄著每個(gè)光子與場景中物體交互的信息。

工作原理

基于光子的光線追蹤分為兩個(gè)階段：光子圖構(gòu)建和光線追蹤。

*光子圖構(gòu)建：該階段向場景中發(fā)射大量光子，使其隨機(jī)散射并與物體交互。每個(gè)光子記錄命中點(diǎn)、法線、材質(zhì)信息和光照強(qiáng)度。這些信息存儲在稱為光子圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。

*光線追蹤：該階段類似于傳統(tǒng)的路徑追蹤，但它使用光子圖來估計(jì)場景中的光照。當(dāng)光線命中表面時(shí)，它會在光子圖中搜索附近的光子，并使用這些光子來估算該點(diǎn)處的輻照度。

優(yōu)點(diǎn)

基于光子的光線追蹤具有以下優(yōu)點(diǎn)：

*全局照明：它可以模擬場景中所有類型的全局照明，包括間接照明、環(huán)境光遮蔽和半透明材質(zhì)。

*低噪聲：光子圖充當(dāng)噪聲濾波器，減少了圖像中的噪聲。

*運(yùn)動模糊：它可以處理運(yùn)動模糊，因?yàn)楣庾訄D捕獲了光線在場景中的傳播歷史。

*半透明材質(zhì)：它可以準(zhǔn)確地渲染半透明材質(zhì)，如玻璃和牛奶。

優(yōu)化

為了優(yōu)化基于光子的光線追蹤，可以采用以下技術(shù)：

*光子密度自適應(yīng)：根據(jù)場景的復(fù)雜性調(diào)整光子密度，在重要區(qū)域放置更多的光子以獲得更好的結(jié)果。

*分級光子圖：建立多個(gè)不同分辨率的光子圖，在重要區(qū)域使用高分辨率光子圖，在不重要區(qū)域使用低分辨率光子圖。

*近似鄰域搜索：使用近似算法在光子圖中搜索光子，以提高性能。

*路徑指導(dǎo)：根據(jù)場景幾何體的信息引導(dǎo)光線路徑，提高光子命中物體表面的概率。

*使用加速結(jié)構(gòu)：如BVH（邊界體積層次結(jié)構(gòu)）或KD樹，以加速光子圖和場景幾何體的查找。

*降噪后處理：使用降噪算法，如光線追蹤去噪（RTXdenoiser），進(jìn)一步減少圖像中的噪聲。

與其他技術(shù)比較

基于光子的光線追蹤與其他全局照明技術(shù)相比，如光子映射和路徑追蹤，具有以下優(yōu)勢：

*準(zhǔn)確性：它提供了更高的全局照明準(zhǔn)確性，尤其是在處理半透明材質(zhì)和間接照明時(shí)。

*性能：它比路徑追蹤更快，因?yàn)楣庾訄D充當(dāng)了噪聲濾波器，減少了所需的采樣數(shù)。

限制

基于光子的光線追蹤也有一些限制：

*內(nèi)存開銷：光子圖需要大量內(nèi)存，尤其是在復(fù)雜場景中。

*構(gòu)建時(shí)間：光子圖的構(gòu)建是一個(gè)耗時(shí)的過程，可能會影響交互式渲染。

*圖像模糊：光子圖會產(chǎn)生一定程度的圖像模糊，尤其是對于運(yùn)動模糊。

應(yīng)用

基于光子的光線追蹤用于各種領(lǐng)域，包括：

*電影制作：用于創(chuàng)建逼真的視覺效果和動畫。

*游戲開發(fā)：用于渲染高質(zhì)量的場景和角色。

*建筑可視化：用于創(chuàng)建逼真的室內(nèi)和室外渲染。

*科學(xué)可視化：用于模擬光在科學(xué)和醫(yī)療場景中的傳播。第八部分時(shí)空連續(xù)優(yōu)化關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)加速結(jié)構(gòu)優(yōu)化

1.分層邊界體（BVH）：利用空間分割將場景劃分為層次結(jié)構(gòu)，提高光線與場景相交檢測的效率。

2.快速且魯棒的構(gòu)建算法：采用并行化算法和啟發(fā)式方法優(yōu)化BVH的構(gòu)建過程，降低時(shí)空開銷。

3.動態(tài)更新和重用：支持場景動態(tài)變化時(shí)BVH的快速更新，避免重復(fù)構(gòu)建，提高交互式應(yīng)用性能。

光線采樣優(yōu)化

1.重要性抽樣：基于場景幾何和材質(zhì)特性對光線采樣進(jìn)行優(yōu)化，增加采樣光線命中關(guān)鍵區(qū)域的概率。

2.多重重要性抽樣：結(jié)合多種采樣策略，進(jìn)一步提高采樣效率，尤其適用于復(fù)雜場景。

3.自適應(yīng)采樣：根據(jù)圖像噪聲水平動態(tài)調(diào)整采樣率，在保證圖像質(zhì)量的前提下降低計(jì)算成本。

陰影/次表面散射優(yōu)化

1.逼近算法：采用近似算法快速計(jì)算陰影和次表面散射，降低計(jì)算復(fù)雜度。

2.多路徑優(yōu)化：將陰影和次表面散射納入多路徑光線追蹤框架，提升圖像的真實(shí)感。

3.遮擋的層級表示：利用分層結(jié)構(gòu)表示遮擋信息，提高陰影和次表面散射計(jì)算的效率。

幾何優(yōu)化

1.漸進(jìn)網(wǎng)格：通過逐步細(xì)化的網(wǎng)格表示場景幾何，在不同分辨率下提供可控的質(zhì)量和性能權(quán)衡。

2.三角形合并：合并相鄰三角形優(yōu)化幾何表示，減少光線與幾何相交檢測的次數(shù)。

3.基于邊的加速結(jié)構(gòu)：利用基于邊的加速結(jié)構(gòu)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的基于三角形的結(jié)構(gòu)，提高相交檢測的效率。

并行化優(yōu)化

1.任務(wù)并行化：將渲染任務(wù)分解為獨(dú)立的部分，利用多核CPU或GPU進(jìn)行并行計(jì)算。

2.數(shù)據(jù)并行化：在多臺GPU上復(fù)制場景數(shù)據(jù)，獨(dú)立渲染不同區(qū)域或光線路徑。

3.混合并行化：結(jié)合任務(wù)并行化和數(shù)據(jù)并行化，最大化利用計(jì)算資源，大幅提升渲染速度。

噪聲消除優(yōu)化

1.濾波器：應(yīng)用各種濾波器對渲染圖像降噪，包括平均濾波、高斯濾波和雙線性濾波器。

2.樣本重建：從現(xiàn)有樣本中重建高分辨率圖像，增強(qiáng)細(xì)節(jié)和減少噪聲。

3.人工智能（AI）：利用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)去噪算法，實(shí)現(xiàn)更高的降噪能力。時(shí)空連續(xù)優(yōu)化

時(shí)空連續(xù)優(yōu)化是一種光線追蹤優(yōu)化技術(shù)，利用了場景中像素和光線路徑之間的局部相關(guān)性。其基本思想是：

*像素相關(guān)性：相鄰像素通常共享相似的光照環(huán)境，因此它們的渲染結(jié)果可以彼此相關(guān)。

*光線路徑相關(guān)性：與相鄰像素相交的光線通常具有相似的方向和長度，因此它們的渲染結(jié)果也可以彼此相關(guān)。

通過利用這些相關(guān)性，時(shí)空連續(xù)優(yōu)化可以減少不必要的渲染開銷，從而提高性能。其具體方法如下：

幀內(nèi)相關(guān)性：

*幀內(nèi)緩存(IFC)：存儲當(dāng)前幀中已渲染的像素顏色。

*顏色采樣：對于新的像素，首先從IFC中采樣相鄰像素的顏色。

*殘差渲染：計(jì)算新像素顏色與其采樣顏色的殘差。

*投射光線：僅對殘差像素投射光線，從而減少不必要的渲染開銷。

幀間相關(guān)性：

*運(yùn)動矢量：利用場景中物體的運(yùn)動來估計(jì)像素之間的幀間相關(guān)性。

*運(yùn)動補(bǔ)償：將當(dāng)前幀的像素位置根據(jù)運(yùn)動矢量偏移到前一幀。

*時(shí)間累積渲染(TAA)：將前一幀的渲染結(jié)果與當(dāng)前幀的殘差疊加，以產(chǎn)生最終的像素顏色。TAA利用了幀間運(yùn)動的連續(xù)性，從而減少了時(shí)間混疊。

算法實(shí)現(xiàn)：

時(shí)空連續(xù)優(yōu)化算法的具體實(shí)現(xiàn)方式因不同的渲染引擎而異。以下是一些常見的技術(shù)：

*光子映射：一種基于蒙特卡羅模擬的全局光照算法，可以在IFC中存儲光子信息，以便在后續(xù)渲染中重復(fù)使用。

*射線海量空間跳躍(BVH)：一種加速光線投射的層次化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以在IFC中存儲BVH節(jié)點(diǎn)信息，以便在后續(xù)渲染中快速定位相鄰像素的光線路徑。

*幀間連貫性采樣(MIS)：一種用于TAA的采樣技術(shù)，可以根據(jù)運(yùn)動矢量調(diào)整采樣方向，以提高采樣效率。