Antkillerfarm Hacking V7.0

Ray Tracing, Shader, 数字成像(二)

2023-04-06

Ray Tracing

教程:

Ray Tracing in One Weekend

Ray Tracing The Next Week

Ray Tracing The Rest Of Your Life


IMG定义的光线追踪6个等级:

  • Level 0:传统解决方案。

早期在光线追踪领域的探索,例如魔改GPU架构,使用非标的API等。毫无疑问,这些早期的尝试为现在的实时光线追踪解决方案铺平了道路,但它们并没有成功,因此称之为Level 0解决方案。

  • Level 1:传统GPU上的软件。

由于Level 0解决方案的主要缺陷是生态系统和兼容性。那一个过渡的解决方案就是使用现有的图形和计算API来实现光线跟踪。然而光线追踪本身的计算成本很高,而且过于复杂,无法以通用API类型的方式处理它。这意味着必须将问题空间缩小,并且在使用大量技巧(算法优化)的情况下才能发挥作用。因此由软件实现的光线追踪,通常不能做到真正的real-time rendering。软件解决方案在帮助建立功能需求方面发挥着关键作用,但因为在性能、功耗和带宽效率方面的缺陷,软件天生就会远落后于专用的硬件解决方案。

  • Level 2:硬件中的Ray-box和Ray-Triangle求交测试器。

用专门的fix-funciton硬件来做光线的求交测试,将极大的释放GPU ALU的算力。以最简单的形式来说,这是实现实时光线追踪的基础。IMG称之为Level 2。

  • Level 3:硬件实现BVH遍历。

在Level 2中,除了Ray-box和Ray-Triangle求交测试有专门的硬件做,其他的还是由软件做。level 3就是进一步扩展光线追踪硬件,每条射线的BVH遍历完全由专用逻辑处理,除了从ALU上卸载更多负载外,还增加了缓存和数据流从而实现更广泛的并行效率。

  • Level 4:具备硬件BVH处理和相关性分类功能。

光线追踪遇到的发散问题,破坏了GPU能高效工作的基本前提。针对此问题IMG提出一种相干性引擎,该引擎可以追踪光线,并且在场景中所有混乱的光线之间找到一些行为类似的光线。相干射线引擎(Coherency Engine for rays)实现了将射线分类成相干束,可以有效地共享内存访问,保证完美的缓存命中,从而使用更少的带宽。

Level 5:带有BVH硬件生成器的相干性BVH处理。

在这之前,这个BVH结构的创建是在软件中完成的,就是说使用CPU和/或GPU计算路径完成的。Level 5使用专门的硬件优化实现BVH创建,并与3级和4级解决方案中启用的BVH遍历方法一起工作。


光线跟踪也不一定是全局光照(Global Illumination),只有考虑全反射(包括跟踪漫反射)的光线跟踪才是全局光照。

辐射度(Radiosity)算法是计算全局光照的的算法。

全局光照 = 直接光照(Direct Light) + 间接光照(Indirect Light)。

全局光照是既考虑场景中直接来自光源的光照(Direct Light)又考虑经过场景中其他物体反射后的光照(Indirect Light)的一种渲染技术。


https://www.cnblogs.com/mengdd/p/3237991.html

图形学理论知识BRDF双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function)

http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/6650851

全局光照模型与Rendering Equation

https://www.embree.org/

Intel Embree:一个光线追踪方面的库。

https://www.jianshu.com/p/4ec47871973c

Path Tracing介绍

https://mp.weixin.qq.com/s/95P3UgCiqlfPHL1H8C6sRw

关注光线追踪技术

https://mp.weixin.qq.com/s/4NckWjtMCyNGtf83OEy2Hw

什么是光线追踪?它如何实现实时三维图形?

https://www.zhihu.com/question/29863225

Ray Tracing,Ray Casting,Path Tracing,Ray Marching的区别?

https://www.zhihu.com/question/310930978

实时光线追踪(real-time ray tracing)技术还有哪些未攻克的难题?

https://blog.csdn.net/qq_35312463/article/details/121754345

Global Illumination_Voxel Global Illumintaion (VXGI)

https://www.cnblogs.com/machong8183/p/7543724.html

全局光照:光线追踪、路径追踪与GI技术进化编年史

https://gamebaby.blog.csdn.net/article/details/80399195

光线追踪渲染(RayTracing Render)核心原理详解

CPU渲染 vs GPU渲染

CPU渲染可以在像素级别操作,而GPU渲染单位是三角形,同时需要有拼接三角形的过程。而拼接三角形可能会存在一些精度问题,可能导致嵌接之后容易出现噪点、不期望的实线等问题。

皮克斯公司、AfterEffect软件使用的是CPU渲染。影视场景主流是CPU渲染。由于GPU渲染比CPU渲染快,所以实时渲染如网页、游戏的场景主流是GPU渲染。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/618925299

从两个图形库看CPU与GPU渲染的差异(Cairo与Skia)

Shader

基于OpenGL的OpenGL Shading Language,简称GLSL;

基于DirectX的High Level Shading Language,简称HLSL;

NVIDIA公司的C for Graphic,简称Cg。

除此之外,一些框架也有自己的SL,例如Unity-Shader。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47433678

三大Shader编程语言(CG/HLSL/GLSL)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25024372

跨平台shader编译的过去、现在和未来

http://tieba.baidu.com/p/2155772860

GPU和Shader技术的基础知识

http://www.jianshu.com/p/8687a040eb48

GPU处理图像Shader的入门

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25595069

卡通渲染(上):致从没看懂过着色器代码的你

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25939794

卡通渲染(下)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/544879511

GPU底层机制分析:显存分配开销

数字成像

https://mp.weixin.qq.com/s/cxsdBLnguAFJcFP65_cC0A

3D摄像头产业链解析

https://mp.weixin.qq.com/s/Kp1CLCz0eG38r1HplQ02Ew

即将兴起的汽车内视相机

https://mp.weixin.qq.com/s/jmvcuiRu82zVC2kq91uS0g

谷歌AI用“深度”学习来虚化背景,单摄手机可用,Jeff Dean表示优秀

https://mp.weixin.qq.com/s/tg1Rjl-8t93IVIh1PHTuWg

什么是‘log灰’

https://mp.weixin.qq.com/s/al1rP_LQLe1xIGuwK2Gr2A

AI camera时代对成像带来了哪些影响

https://mp.weixin.qq.com/s/YW3anc5S9_BDrXiyVro5fQ

从光学成像到计算光学成像

https://mp.weixin.qq.com/s/Fpy3_kljryrjEqoZz4IlNg

电子后视镜(一)——相关标准汇总

https://mp.weixin.qq.com/s/yBd9qcmMHKIGx88voovFgw

有趣的偏振相机

https://mp.weixin.qq.com/s/eVtbmy8rJ6V2j-6XJ0JJCA

夜景拍照之技术创新

https://mp.weixin.qq.com/s/DH3mZgh4YbnceaFGs03kOQ

曹汛:计算摄像学研究

https://mp.weixin.qq.com/s/f2BIrZ8if7_rX__J9hMHog

广色域—iphone X/8 camera的色彩进化

https://mp.weixin.qq.com/s/VjzXYgkzAGloczaaPXni2A

PDAF进化史

https://mp.weixin.qq.com/s/vg64EpcCVsk7gQAoEozSRQ

PDAF进阶

https://mp.weixin.qq.com/s/m7q6jHbdnb7fw4lKIDfVWw

camera接口之MIPI联盟浅谈

https://mp.weixin.qq.com/s/DbDrDhbQAhXOsfxQ8UJVZg

三星S9凝时摄影背后的sensor技术

https://mp.weixin.qq.com/s/gOikxUxWpqdDRr6_KT2jxQ

图像处理,计算机视觉与machine learning的区别与联系

https://mp.weixin.qq.com/s/7fvVmmpPSldwa3TZ3dVb2g

3D LUT–色彩校正的利器

https://mp.weixin.qq.com/s/m_EKOLjWjTyx4RBxsAAAGg

4x4阵列摄/“深感”摄

https://mp.weixin.qq.com/s/dX_thGA2V_-AMjDGTUgWrg

计算摄影技术:身怀绝技的扫地僧

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夜景拍照之sensor篇

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深度学习自动构图研究报告

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模拟/数字增益对图像噪声的影响

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3D成像技术和CMOS传感器的发展方向简析

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这台相机没镜头!美国教授新发明,一块玻璃可成像,拍照给计算机看

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自动驾驶应用中的LED flicker问题

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夜景拍照之算法篇

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高动态范围成像的理论基础

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动态范围压缩(DRC)的四种方法

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车载相机image sensor选型

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什么是多光谱/高光谱成像

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红外热成像与快速发热病患检测

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Google Pixel4相机解密(1)夜景

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剖析苹果的激光雷达及参数估计

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苹果的DTOF中的SPAD原理和特性

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紫边/紫晕与图像传感器的关系

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深度学习在3-D环境重建中的应用

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工业相机的sensor

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下一代cmos image sensor—有机光导薄膜图像传感器

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液态镜头的发展与应用

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什么是event camera

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高光谱成像技术的介绍

https://mp.weixin.qq.com/s/tSc_VKlohhhpT-3l37Bx0w

激荡二十年——手机相机技术的发展历程

https://mp.weixin.qq.com/s/GYpuj1rPRknWsRX6Av9XsQ

各种有趣的屏下摄像头

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图像传感器厂家大盘点(上)

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AI时代的去马赛克算法

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高级AI视觉算法是否还需要ISP?

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门控相机:车载ADAS相机的未来?

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自动对焦技术的新发展

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