DMC sampler

Monte Carlo  (MC) lấy mẫu là một phương pháp để đánh giá giá trị "mờ" (anitaliasing, độ sâu của trường, chiếu sáng gián tiếp, đèn chiếu sáng khu vực, phản xạ / khúc xạ bóng, mờ, motion blur, vv). V-Ray sử dụng một biến thể của lấy mẫu Monte Carlo gọi là xác định Monte Carlo  (DMC). Sự khác biệt giữa tinh khiết lấy mẫu Monte Carlo và xác định Monte Carlo là người đầu tiên sử dụng giả ngẫu nhiên con số đó là khác nhau để đánh giá mỗi (và do đó, lại vẽ một hình ảnh duy nhất sẽ luôn luôn tạo ra kết quả hơi khác nhau trong tiếng ồn), trong khi xác định Monte Carlo sử dụng một bộ được xác định trước các mẫu (có thể tối ưu hóa để giảm tiếng ồn), cho phép tái rendering một hình ảnh luôn luôn tạo ra cùng một kết quả chính xác. Theo mặc định, phương pháp Monte Carlo xác định được sử dụng bởi V-Ray là một modficiation Schlick lấy mẫu, giới thiệu của Christophe Schlick [ 1 ] (xem  tài liệu tham khảo  phần dưới đây để biết thêm thông tin).

Lưu ý rằng có tồn tại một tiểu bộ DMC lấy mẫu được gọi là  quasi Monte Carlo  (QMC) lấy mẫu, trong đó các mẫu thu được từ chuỗi các con số, được gọi là  sự khác biệt trình tự thấp , có tính chất đặc biệt số V-Ray, tuy nhiên, không sử dụng kỹ thuật này.  

Thay vì có phương pháp lấy mẫu riêng biệt cho mỗi của các giá trị mờ, V-Ray có một khuôn khổ thống nhất xác định có bao nhiêu và chính xác những gì mẫu được đưa cho một giá trị cụ thể, tùy thuộc vào bối cảnh trong đó giá trị đó là cần thiết. Khuôn khổ này được gọi là "DMC sampler".

Thực tế số lượng mẫu cho bất kỳ giá trị mờ được xác định dựa vào ba yếu tố:

• Subdivs giá trị cung cấp bởi người sử dụng cho một hiệu ứng mờ cụ thể. Này được nhân với nhân subdivs toàn cầu (xem dưới).   
• Tầm quan trọng của giá trị (ví dụ, phản ánh bóng tối có thể làm với các mẫu ít hơn so với những người tươi sáng, kể từ khi có hiệu lực của sự phản ánh vào kết quả cuối cùng là nhỏ hơn, đèn chiếu sáng khu vực xa xôi yêu cầu mẫu ít hơn so với những người gần gũi hơn ...). Căn cứ số lượng mẫu được phân bổ cho một giá trị trên tầm quan trọng được gọi là tầm quan trọng lấy mẫu . 
• Phương sai (nghĩ rằng "tiếng ồn") của các mẫu được thực hiện cho một giá trị cụ thể - nếu mẫu không phải là rất khác nhau từ mỗi khác, thì giá trị có thể làm với các mẫu ít hơn, nếu mẫu là rất khác nhau, sau đó một số lượng lớn trong số họ sẽ là cần thiết để có được một kết quả tốt. Điều này về cơ bản hoạt động bằng cách tìm kiếm các mẫu được tính toán bởi một và quyết định, sau khi mỗi mẫu mới, nếu mẫu nhiều hơn là bắt buộc. Kỹ thuật này được gọi là chấm dứt sớmhoặc lấy mẫu thích nghi .   

Để biết thêm thông tin về mối quan hệ và ảnh hưởng của các thông số này, xin vui lòng tham khảo các  hướng dẫn  phần.

Tham số

Số tiền kiểm soát mức độ mà số lượng mẫu phụ thuộc vào tầm quan trọng của một giá trị mờ. Nó cũng kiểm soát số lượng tối thiểu của mẫu sẽ được thực hiện. Một giá trị của 1.0 có nghĩa là thích ứng đầy đủ, một giá trị của 0,0 có nghĩa là không thích ứng.

Mẫu Min  - xác định số lượng tối thiểu của mẫu phải được thực hiện trước khi các thuật toán chấm dứt sớm được sử dụng. Giá trị cao hơn sẽ làm chậm việc xuống nhưng sẽ làm cho các thuật toán chấm dứt sớm đáng tin cậy hơn.

Noise ngưỡng  kiểm soát sự phán xét ​​của V-Ray khi một giá trị mờ là "đủ tốt" để được sử dụng. Điều này trực tiếp dịch với tiếng ồn trong kết quả. Giá trị nhỏ hơn có nghĩa là ít tiếng ồn, mẫu nhiều hơn và chất lượng cao hơn. Một giá trị của 0,0 có nghĩa là không thích ứng sẽ được thực hiện.

Subdivs nhân toàn cầu  - điều này sẽ nhân tất cả các giá trị subdivs ở khắp mọi nơi trong khi hiển thị, bạn có thể sử dụng để nhanh chóng tăng / giảm chất lượng lấy mẫu ở khắp mọi nơi. Điều này ảnh hưởng đến tất cả mọi thứ, ngoại trừ cho lightmap, photon bản đồ, tụ quang và aa subdivs. Mọi thứ khác (Sở Tài chính, moblur, bản đồ bức xạ, brute-force GI, đèn chiếu sáng khu vực, bóng khu vực, phản xạ / khúc xạ bóng) bị ảnh hưởng bởi tham số này.

Thời gian độc lập  - khi tùy chọn này là On , các mô hình lấy mẫu sẽ có cùng một từ khung khung trong một hình ảnh động. Kể từ khi điều này có thể không mong muốn trong một số trường hợp, bạn có thể bật tùy chọn này Tắt để thay đổi mô hình samping với thời gian. Lưu ý vẽ lại cùng một khung sẽ sản xuất các kết quả tương tự trong cả hai trường hợp.   

Đường dẫn mẫu  - xác định những thuật toán sử dụng để tạo ra các giá trị mẫu. V-Ray sử dụng một sửa đổi của Schlick lấy mẫu (xem  tài liệu tham khảo  phần dưới đây để biết thêm chi tiết).

Các tài liệu tham khảo 

Thêm thông tin về việc lấy mẫu Monte Carlo xác định cho đồ họa máy tính có thể được tìm thấy từ các nguồn được liệt kê dưới đây.

• [1] C. Schlick,  Một kỹ thuật lấy mẫu thích ứng đa chiều Integraton Ray Tracing , trong Hội thảo thứ hai trong Eurographics Rendering (Tây Ban Nha), 1991, trang 48-56
  Mô tả lấy mẫu xác định MC cho khử răng cưa, motion blur, độ sâu của trường, khu vực lấy mẫu ánh sáng và phản chiếu bóng.
• [2] K. Chiu, P. Shirley và C. Wang, Multi-Jittered lấy mẫu , trong Graphics Gems IV, năm 1994  
  Mô tả một sự kết hợp lấy mẫu jittered và N-quạ cho các mục đích đồ họa máy tính.
• [3] Masaki Aono và Ryutarou Ohbuchi, Quasi-Monte Carlo Rendering với thích ứng lấy mẫu , Phòng thí nghiệm nghiên cứu IBM Tokyo kỹ thuật Báo cáo RT0167, ngày 25 tháng 11 năm 1996, pp.1-5 phiên bản trực tuyến có thể được tìm thấy tại  
  
  http://www.kki yamanashi.ac.jp ~ /. ohbuchi/online_pubs/eg96_html/eg96.htm 
  Mô tả một ứng dụng của chuỗi sự khác biệt thấp khu vực lấy mẫu ánh sáng và chiếu sáng các vấn đề toàn cầu.
• [4] M. Fajardo, Monte Carlo Raytracing trong hành động , trong Nhà nước của nghệ thuật tại Monte Carlo Ray Tracing cho Tổng hợp hình ảnh thực tế , SIGGRAPH 2001 Khóa học 21, trang 151-162; Một phiên bản trực tuyến có thể được tìm thấy tại   
  
  http:// www.cs.virginia.edu/ ~ gfx/Courses/2003/ImageSynthesis/papers/Monte Carlo / Monte Carlo SIGGRAPH Course.pdf 
  Mô tả renderer ARNOLD sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên quasi-Monte Carlo sử dụng chuỗi sự khác biệt thấp để lấy mẫu pixel, chiếu sáng toàn cầu, khu vực lấy mẫu ánh sáng, chuyển động mờ, độ sâu của trường, vv ...
• [5] E. Veach, December, mạnh mẽ phương pháp Monte Carlo mô phỏng Giao thông vận tải nhẹ , luận án tiến sĩ cho Đại học Stanford, 1997, trang 58-65 Một phiên bản trực tuyến có thể được tìm thấy tại  
   http://graphics.stanford.edu / giấy tờ / veach_thesis / 
  Bao gồm một mô tả chuỗi sự khác biệt thấp, gần như lấy mẫu Monte Carlo và ứng dụng của nó để giải quyết các vấn đề chiếu sáng toàn cầu.
• [6] L. Szirmay-Kalos, Tầm quan trọng Driven Quasi-Monte Giải pháp Walk Carlo của phương trình Rendering Trường Winter, Conf đồ họa máy tính, năm 1998. Một phiên bản trực tuyến có thể được tìm thấy tại  
   http://www.fsz.bme.hu/ szirmay/imp1_link.html 
  Mô tả một phương pháp hai-pass để giải quyết các vấn đề chiếu sáng toàn cầu sử dụng bán Monte Carlo lấy mẫu, cũng như lấy mẫu quan trọng bằng cách sử dụng các trình tự khác biệt thấp.