分类: 我叫学术帖2011-03-25 13:22 3232人阅读 评论(4) 收藏 举报 图形 重要性采样是非常有意 思的一个方法.我们首先需要明确,这个方法是基于采样的,也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo).蒙特卡洛法,本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似.例如求一个稀奇古怪的形状的面积,如果我们没有一个解析的表达方法,那么怎么做 呢?蒙特卡洛法告诉我们,你只要均匀的在一个包裹了这个形状的范围内随机撒点,并统计点在图形内的个数,那么当你撒的点很多的时候,面积可以近似为=…

 Preface 我们今天来把第三本书从开局到现在讲的一大堆理论运用到我们的框架中,那么今天我们首先将原始的材质改为基于重要性采样原理的材质 这一篇是代码工程中进行MC理论应用的初步尝试篇  Ready 我们需要这几个重要的文件,我担心大家手上的文件可能不太对,所以再贴一下 /// rectangle.hpp // ----------------------------------------------------- // [author] lv // [begin ] 2019.1 //…

书本内容:见相册 preface 还记的我们上一篇说的Monte Carlo 维度诅咒吗 上一篇算是二维的例子吧,大家看了之后是否想着写一个一维的Monte Carlo模拟积分?(我想了,没写出来) 为什么要整这个嘞 光照渲染中多处涉及重积分,最终结果是要求取一个近似值,因而需要对其值进行数值估计,Monte Carlo方法就是一个较为理想的方案. 其实我们的光线追踪器不仅用了很多向量运算,还用了很多数值分析的知识,比如之前的背景用的是最简单的插值,柏林噪声纹理用的是三线性插值等 ready 你…

16.补充_保持页面状态 修正一个地方: 设置了item的高度为380 横向列表为380.最终build的高度也增加了50为430. 增加了上面的高度以后,下面那个横线划掉的价格可以显示出来了. 但是还是有超出的问题. 保持首页页面状态 每次点击底部的tab标签.再点击首页,首页的数据就会重新加载. 这里就用到了混入,在页面上进行混入:with AutomaticKeepAliveClientMixin 混入之后必须主要三点: 第一,添加混入 第二:重写wantKeepAlive方法,返回为tr…

本人水平有限,若有错误也请指正~ 上面说到pathtracing(pt)的一些优点和缺点,优点即其实现很简单,这就是大概为什么当今市面上流行的很多渲染器如今都相继采用pathtracing算法为核心进行实现,但是pathtracing的最大缺点就是收敛速度很慢,其原因就在于全局光照的那个积分式要求在半球面上连续采样,这就需要每次发射n条采样光线,n的数量直接决定了最终图像的质量(对于pt来讲它的图像质量取决于噪点数量的多少,噪点多的话有点像用老式胶片拍出来的照片那样),一般n越大图像过渡越光滑.…

本文前言 在学习图形学(games101 from bilibili)的时候,也遇到了像这样的问题,Cook-Torrance模型无法实现粗糙度为0时,物体微表面呈现绝对镜面的效果(呈现出一面镜子),为了搜寻解决办法,因此看到了这篇博客,因为是全英文,所以就花了一点时间翻译了一下,方便日后重新观看,红色字对原博客的补充说明 前言 最近我正在为我的渲染器开发microfacet brdf模型,我注意到为microfacet brdf提供一个单独的采样方法是非常必要的,而不是使用默认的方法,因为默认…

最近做了Ward BRDF的实现,相对于之前的lambert,phong来说,Ward是一个真正意义上的各向异性BRDF,但同样的,Ward模型也是一个基于经验的模型,并不是物理上正确的.它由ward本人于1992年在<Measuring and modeling anisotropic reflection>一文中首次提出,到目前为止它已经是图形学中广泛应用的一种BRDF了.有不少文章专门讲述了Ward的理论与实现,其中比较著名的是Bruce Walter在2005年写的<Notes…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 通俗解释一下什么是sampling. sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件.举一个例子.甲只能E:吃饭.学习.打球,时间T:上午.下午.晚上,天气W:晴朗.刮风.下雨.现在要一个sample,这个sample可以是:打球+下午+晴朗...问题是我们不知道p(E,T,W),或者说,不知道三件事的联合分布.当然,如果知道的话,就没有…

0. PGL图学习之图神经网络GraphSAGE.GIN图采样算法[系列七] 本项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5061984?contributionType=1 相关项目参考:更多资料见主页 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 图…

一.直接采样 直接采样的思想是,通过对均匀分布采样,实现对任意分布的采样.因为均匀分布采样好猜,我们想要的分布采样不好采,那就采取一定的策略通过简单采取求复杂采样. 假设y服从某项分布p(y),其累积分布函数CDF为h(y),有样本z~Uniform(0,1),我们令 z = h(y),即 y = h(z)^(-1),结果y即为对分布p(y)的采样. 直接采样的核心思想在与CDF以及逆变换的应用.在原分布p(y)中,如果某个区域[a, b]的分布较多,然后对应在CDF曲线中,[h(a), h(b…