레이트 레이싱에서 체적 효과는 어떻게 처리됩니까?

연기, 안개 또는 구름과 같은 체적 효과는 레이트 레이서로 어떻게 렌더링됩니까? 솔리드 오브젝트와 달리, 이들은 교차점을 계산하기 위해 잘 정의 된 표면이 없습니다.

개요

자연에서 부피 (참여 매체라고도 함)의 출현은 먼지, 물방울 또는 플랑크톤과 같은 작은 입자 (예 : 공기 또는 물과 같은 주변 유체에 부유 됨)에 의해 발생합니다. 이 입자는 단단한 물체이며 빛은 정상적인 표면에서와 같이 이러한 물체에서 굴절되거나 반사됩니다. 이론적으로, 참여 매체는 표면 교차 만있는 기존의 광선 추적기로 처리 할 수 ​​있습니다.

통계 모델

물론, 이러한 입자의 수가 많으면 실제로 개별적으로 광선 추적하는 것이 불가능합니다. 대신, 이들은 통계적 모델로 근사됩니다. 입자가 매우 작고 입자 사이의 거리가 입자 크기보다 훨씬 크기 때문에 빛과 입자의 개별 상호 작용은 통계적으로 독립적 인 것으로 모델링 할 수 있습니다. 따라서, 공간의 특정 영역에서 "평균"광-입자 상호 작용을 설명하는 연속적인 양으로 개별 입자를 대체하는 것이 합리적인 근사치입니다.

물리 기반 체적 광 전송의 경우, 생각할 수 없을 정도로 많은 입자를 흡수 계수와 산란 계수라는 두 가지 특성을 갖는 연속 참여 매체로 대체합니다. 이 계수는 광선이 매체와 상호 작용할 확률, 즉 입자 중 하나를 타격 할 확률을 거리의 함수로 계산할 수 있으므로 광선 추적에 매우 편리합니다.

흡수 계수는 로 표시 . 빛의 광선이 참여하는 매체 내부에서 미터 를 이동하고 싶다고 가정 해보십시오 . 비 흡수성, 즉 입자 중 하나에 흡수 될 가능성은 `입니다. t가 증가함에 따라,이 확률은 0이된다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 매체를 더 오래 여행할수록 무언가에 부딪 히고 흡수 될 가능성이 높습니다. 산란 계수 와 매우 유사한 것들이 있습니다 . 광선이 입자를 때리지 않고 산란 될 확률은$\sigma_a$$t$$e^{-t\cdot\sigma_a}$$\sigma_s$$e^{-t\cdot\sigma_s}$; 즉, 매체를 더 오래 여행할수록 입자에 부딪 히고 다른 방향으로 흩어질 가능성이 높습니다.

일반적으로이 두 수량은 단일 흡광 계수 . 그런 다음 매체와 상호 작용하지 않고 (흡수 또는 분산되지 않은) 매체를 통해 미터를 이동할 확률은 입니다. 반면, 미터 후 매체와 상호 작용할 확률 은 입니다.$\sigma_t = \sigma_a + \sigma_s$$t$$e^{-t\cdot\sigma_t}$$t$$1 - e^{-t\cdot\sigma_t}$

참여 미디어를 사용한 렌더링

물리 기반 렌더러에서 이것이 사용되는 방식은 다음과 같습니다. 광선이 매체에 들어 오면 매체 내부에서이를 막아 입자와 상호 작용하게합니다. 상호 작용 확률 샘플링하는 중요도 는 거리 산출합니다 . 이 광선이 여행 것을 우리에게 알려줍니다 입자를 타격하기 전에 매체 미터, 지금은 두 가지 중 하나가 발생합니다 (확률로 어느 광선이 입자에 의해 흡수됩니다 ), 또는 확률로 흩어집니다 .$1 - e^{-t\cdot\sigma_t}$$t$$t$$\frac{\sigma_a}{\sigma_t}$$\frac{\sigma_s}{\sigma_t}$

광선의 산란 방법은 위상 함수로 설명되며 입자의 특성에 따라 다릅니다. 레일리 위상 함수는 빛의 파장보다 작은 구형 입자로부터의 산란을 설명합니다 (예 : 대기). 미에 위상 함수는 파장과 유사한 크기의 구형 입자로부터의 산란을 설명합니다 (예 : 물방울). 그래픽에서 일반적으로 Henyey-Greenstein 위상 함수가 사용되며 원래 성간 먼지로부터의 산란에 적용됩니다.

이제 그래픽에서 우리는 일반적으로 무한한 매체의 그림을 렌더링하지 않지만 딱딱한 표면으로 구성된 장면 내에서 미디어를 렌더링합니다. 이 경우 먼저 다음 표면에 닿을 때까지 광선을 완전히 추적하여 참여 매체를 완전히 무시합니다. 이것은 우리에게 다음 표면까지의 거리, 합니다. 그런 다음 앞에서 설명한대로 매체에서 상호 작용 거리 를 샘플링합니다 . 경우 , 광선은 다음 표면에가는 길에 입자를 공격하고 우리는 하나 그것을 또는 분산을 흡수한다. 경우 , 광선은 평소대로 상처 표면과 상호 작용을 통해 만들어.$t_{Max}$$t$$t \lt t_{Max}$$t \geq t_{Max}$

시야

이 게시물은 참여 미디어를 사용한 렌더링에 대한 간단한 소개 일뿐입니다. 무엇보다도, 나는 공간적으로 변화하는 계수 (구름, 연기 등에 필요한)를 완전히 무시했습니다. Steve Marschner의 노트 는 관심이 있다면 좋은 자료입니다. 일반적으로 참여 미디어는 효율적으로 렌더링하기가 매우 어렵고 여기서 설명한 것보다 훨씬 정교해질 수 있습니다. 거기에 볼륨 광자 매핑 , 광자 빔 , 확산 근사치 , 공동 중요성 샘플링 등. 세분화 된 미디어 에 대한 흥미로운 작업도 있습니다 통계 모델이 고장날 때해야 할 일, 즉 입자 상호 작용이 더 이상 통계적으로 독립적이지 않습니다.

그것을하는 한 가지 방법-정확히 "가는"솔루션은 아니지만 훌륭하게 작동 할 수 있습니다. 광선이 볼륨을 통과 한 거리를 찾고 밀도 기능의 통합을 사용하여 "물"이 얼마나되는지 계산하는 것입니다. 히트.

다음은 구현 예의 링크입니다. http://blog.demofox.org/2014/06/22/analytic-fog-density/

음량 효과에 따라 다릅니다.

광선 산란 거리와 광선 출구 거리를 계산하여 산란에 속하지 않는 균일 한 볼륨 효과를 시뮬레이션 할 수 있습니다.

그렇지 않으면 광선 행진이라고도하는 광선 경로의 통합을 수행해야합니다. 2 차 광선을 쏠 필요가 없도록 레이 마칭은 종종 깊이 맵, 딥맵, 브릭 맵 또는 라이트 섀도 잉을위한 복셀 구름과 같은 일종의 캐시와 결합됩니다. 이런 식으로 전체 장면을 반드시 행진 할 필요는 없습니다. 볼륨 절차 텍스처에 유사한 캐싱이 수행되는 경우가 많습니다.

텍스처를 적당한 부드러운 모서리 텍스처를 가진 상자, 구 또는 평면과 같은 표면 프리미티브로 변환 할 수도 있습니다. 그런 다음 일반 렌더링 기술을 사용하여 체적 효과를 해결할 수 있습니다. 이것의 문제점은 일반적으로 많은 프리미티브가 필요하다는 것입니다. 또한 프리미티브의 모양이 너무 균일 한 샘플링으로 표시 될 수 있습니다.