Otsukimi Renderer / レイトレ合宿11 レンダラー紹介スライド

Otsukimi Renderer @sketchbooks99 1

Otsukimi Renderer • NVIDIA OptiX 8.0, CUDA 12.5 • Algorithm • NEE, MIS • Environment Map Importance Sampling • Screen-Space Adaptive Sampling • Firefly filter, Bloom filter • Material : Disney BRDF, Diffuse, Smooth dielectric • Assets : Stanford bunny, Leaves by Texture Ninja • Libraries : stb_image, tinyobjloader, ImGUI • Settings : • Samples : 40 – 128 spp • Video : 1280 x 720, 12 fps, 6 s (72 frames) 2

目標 • 極力アセットに頼らない • ⇒ 漢は黙ってProcedural Modeling • デノイザを使わない • ⇒ 時間制約をうまく乗り切るサンプリング戦略を考えよう 3

Procedural Modeling ※詳細はセミナーで 4

Envmap texture C_moon = dot(d,p) < cos(r) ? C*I : 0; C_star = rnd(p) < thres ? C’*I : 0; 5

シーン完成 6

モンテカルロレイトレーシング やばくね…？ シーンのココがダメ ╳ 枝葉による遮蔽が多い ╳ 環境マップが高周波(星) 128 spp 7

脳内によぎる… 8

図 OptiX Denoiserの悪循環 一度だけなら… ※レイトレ合宿10 ノイズが なくなるよ ノイズが消えた！ 評価が貰えた！ Deep Learning デノイザのこと しか考えられな くなります 次のレンダラー になると… もっと もっと デノイザの見た目に 慣れてきて、次第に 実装をサボります イラ イラ イラ イラ デノイザが 欲しい 9

目標 • 極力アセットに頼らない • ⇒ 漢は黙ってProcedural Modeling • デノイザを使わない • ⇒ 時間制約をうまく乗り切るサンプリング戦略を考えよう 言いましたよね…？ 10

方針 • 前回はNEEだけだったが、環境マップ重点サンプリングを導入 • サンプリング戦略を考える • 多少のポストプロセスでノイズを抑える 11

NEE & 環境マップのMIS追加 PT Ave. 0.33 s / frame @ RTX4080 PT + MIS 128 spp 品質は格段に向上したが、コスト約3倍 Ave. 0.96 s / frame @ RTX4080 128 spp 12

サンプリング戦略 Screen Space Spatio-Temporal Adaptive Sampling • 時間方向と空間方向で分散が小さいと判定されたピクセルは 該当ピクセルの評価をスキップする Temporal：サンプル間の分散 𝒏𝒏 ∑ 𝒊𝒊 𝑪𝑪𝒊𝒊 𝟐𝟐 𝟐𝟐 𝝈𝝈𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 = 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒏𝒏𝒔𝒔𝒔𝒔 − 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 = 𝒏𝒏 Spatial：近傍ピクセルとの分散 𝝈𝝈𝟐𝟐𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔 = 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 − 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏𝒏 𝟐𝟐 𝟐𝟐 ∑𝒏𝒏𝒊𝒊 𝑪𝑪𝟐𝟐𝒊𝒊 − 𝒏𝒏 13

サンプリング戦略 PT + MIS Ave. 0.99 s / frame @ RTX4080 PT + MIS + STAS 128 spp 品質を保ちながら、約45%の時間削減 Ave. 0.55 s / frame @ RTX4080 40 - 128 spp ※最小サンプル40以上でSTAS適用 14

ポストプロセス 高輝度光源によるFirefly PT + MIS + STAS 時間制約の中で消したい…！ ⇒ 対策：近傍8ピクセルの平均と比べて突出したピクセルは平均化 物理則に反するとわかりつつ… 15

ポストプロセス PT + MIS + STAS Ave. 0.55 s / frame @ RTX4080 ほぼペナルティなしでFireflyの除去に成功 PT + MIS + STAS + PS Ave. 0.55 s / frame @ RTX4080 16

Assets / Libraries • Assets • Stanford bunny : https://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/ • Leaves : https://texture.ninja/textures/Leaves/4 • Libraries • NVIDIA OptiX : https://developer.nvidia.com/rtx/ray-tracing/optix • tinyobjloader : https://github.com/tinyobjloader/tinyobjloader • stb_image : https://github.com/nothings/stb • ImGui : https://github.com/ocornut/imgui 17

• https://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/
• https://texture.ninja/textures/Leaves/4
• https://developer.nvidia.com/rtx/ray-tracing/optix
• https://github.com/tinyobjloader/tinyobjloader
• https://github.com/nothings/stb
• https://github.com/ocornut/imgui