Cours de Rendu Master2, 24 nov 2007

Cours de Rendu Master2, 24 nov 2007
Lancer de rayons et anti-aliasing
David Roger
Ph.D. Student ARTIS
david.roger@inrialpes.fr
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
2
Contexte
●
Technique de rendu d'images
–
–
Entrée : description de scène 3D
Sortie : image (2D)
●
Très générale
●
Propagation de rayons lumineux
–
●
Lois de l'optique géométrique
Applications dans d'autres domaines
–
–
Calculs de visibilité
Brique d'autres algorithmes de rendu plus complexes
3
Propagation de la lumière
●
Vue comme un ensemble (infini) de rayons
–
–
Partant de la source
Diffusés, réfléchis, transmis ...
4
Exemple de simulation
5
Simulation directe
●
Echantillonage de l'ensemble de rayons
–
–
–
Approximation : on ne garde qu'un nombre fini de rayons
Calcul des trajectoires des rayons
Très grand nombre de rayons : méthode (très) lente
●
Très réaliste
●
Infaisable en pratique
6
Simulation directe
●
Problème : la plupart des rayons
n'atteignent pas l'oeil
–
–
Calculs inutiles : méthode très inéfficace !
Comment choisir les rayons pour atteindre uniformément
tous les pixels de l'écran ?
7
Algorithme du lancer de rayon
●
Principe du retour inverse de la lumière :
–
●
Idée
–
●
si la lumière suit un trajet quelconque d'un point A à un point B,
alors la lumière peut suivre exactement le trajet inverse de B vers A
Inverser le sens des rayons : partir de l'oeil
Avantage :
–
–
On ne calcule que ce qui est visible !
Tous les pixels sont couverts uniformément
8
Algorithme du lancer de rayon
9
Algorithme du lancer de rayon
On garde l'intersection la plus proche de l'oeil.
10
Algorithme du lancer de rayon
11
Algorithme du lancer de rayon
●
Rayons bien répartis sur les pixels
–
●
Exemple : un rayon par pixel
On calcule quel objet s'affiche en chaque
pixel
–
Alternative à la rasterization
12
Lancer de rayon Vs Rasterization
●
Rasterization:
–
Pour tous les triangles :
●
●
trouver les rayons qui intersectent le triangle
Raytracing:
–
Pour tous les rayons :
●
trouver les triangles qui intersectent le rayon
13
Lancer de rayons : pseudo-code
●
Pour chaque rayon partant de l'oeil
–
–
–
Zmin = infini
Pour chaque primitive
● Si rayon intersecte primitive en P
– Si (zp < zmin) alors I = P
Couleur rayon = couleur en I
●
Parallèlisme ?
●
Complexité ?
14
Lancer de rayons : pseudo-code
●
Pour chaque rayon partant de l'oeil
–
–
–
Zmin = infini
Pour chaque primitive
● Si rayon intersecte primitive en P
– Si (zp < zmin) alors I = P
Couleur rayon = couleur en I
●
Parallèlisme : chaque rayon est indépendant
●
Complexité : O(Nb rayons * Nb primitives)
–
En pratique : 10^6 * 10^6 ... on verra comment accélérer 15
Exercice
●
Soit :
un rayon défini par son origine O et sa direction d
– une sphère de rayon R et de centre C
Déterminer la position de l'intersection entre le rayon et la
sphère, si elle existe.
–
●
●
Comment faire quand il y a deux intersections ?
16
Exercice (solution)
●
Soit P un point d'intersection
●
P est sur le rayon : P = O + td avec t>0
●
P est sur la sphère : || P – C ||² = R²
●
d²t² – 2 OC.d t + OC² -R² = 0
–
La plus petite racine positive (si elle existe) donne
l'intersection recherchée
17
Primitives géométriques
●
Le lancer de rayon peut rendre
–
–
–
–
–
–
Formes géométriques simples : sphères, cylindres ...
Polygones (triangles ...)
Surfaces de subdivision, splines ...
CSG
Données volumiques
N'importe quel objet que vous savez intersecter avec un
rayon !
18
Calcul de l'éclairage
●
Modèle simple (Phong)
●
Modèle amélioré : Whitted
–
An improved Illumination Model for Shaded Display,
T.Whitted, 1980.
●
●
●
Ombres
Reflets spéculaires
Réfractions spéculaires (transparence)
19
Modèle de Whitted
20
Modèle de Whitted
●
Cas Rayon – Surface diffuse
–
On lance un rayon d'ombre vers la source
Rayon
d'ombre
Rayon
incident
21
Modèle de Whitted
●
Cas Rayon – Surface diffuse
–
–
On lance un rayon d'ombre vers la source
Si pas d'intersection : on se ramène au modèle de Phong
●
Calcul de la couleur en utilisant N et L
N
L
Rayon
incident
22
Modèle de Whitted
●
Cas Rayon – Surface diffuse
–
–
–
On lance un rayon d'ombre vers la source
Si pas d'intersection : on se ramène au modèle de Phong
Si intersection : à l'ombre
Rayon
d'ombre
Rayon
incident
23
Rayon d'ombre
●
Test booléen d'intersection
–
●
Pas besoin de calculer les coordonnées d'intersection
Attention aux erreurs de précision
–
Chercher une intersection avec t > ε
Rayon
d'ombre
Rayon
incident
24
Modèle de Whitted
●
Cas Rayon – Surface spéculaire parfaite
–
–
Exemples : mirroir, verre ...
Avez vous une idée ?
N
a
Rayon
incident
25
Modèle de Whitted
●
Cas Rayon – Surface spéculaire parfaite
–
–
–
On génère un rayon réfléchi et un rayon réfracté
Loi de Snell-Descartes : n sin(a) = m sin(b)
On lance récursivement ces rayons dans la scène
Rayon réfléchi
N
a
a
Rayon
incident
b
Rayon réfracté
26
Modèle de Whitted
●
Cas Rayon – Surface mixte
–
Cas le plus général : 3 rayons générés
Rayon
réfléchi
Rayon d'ombre
Rayon
incident
Rayon réfracté
27
Modèle de Whitted
●
Chaque rayon peut engendrer 3 rayons
–
●
Arbre de rayons
Quand est-ce que ça s'arête ? 2 options :
–
–
Après un nombre fixe de rebonds
Ou lorsque le rayon transporte une énergie < epsilon
28
Modèle de Whitted
29
Modèle de Whitted
30
Limites du modèle de Whitted
●
Le modèle de Whitted peut représenter les
chemins lumineux du type [O S* D L]
–
–
–
–
●
O : Oeil
S : surface Spéculaire
D : surface Diffuse
L : source Lumineuse
A quels effets correspondent les chemins :
–
–
[O D* L] ?
[O D S* L] ?
31
Limites du modèle de Whitted
Caustics
32
Limites du modèle de Whitted
Color
Bleeding
33
Limites du modèle de Whitted
●
Le modèle de Whitted peut représenter les
chemins lumineux du type [O S* D L]
–
–
–
–
●
A quels effets correspondent les chemins :
–
–
●
O : Oeil
S : surface Spéculaire
D : surface Diffuse
L : source Lumineuse
[O D* L] ? Color Bleeding
[O D S* L] ? Caustiques
Comment obtenir ces effets ?
34
Résumé
●
Large choix de primitives
●
Calcule uniquement ce qui est affiché
●
Ombres et effets spéculaires
–
●
Forte complexité algorithmique pour la
version de base
–
–
●
Lancer de rayons récursif
O(nb rayons * nb primitives)
On verra comment aller plus vite
Algorithme naturellement parallèle
35
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
36
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
37
Aliasing
●
Problèmes liés à l'échantillonnage
–
–
●
Echantillonnage = approximer une fonction par un
nombre fini d'échantillons
Plusieurs fonctions peuvent avoir le même
échantillonnage : ambigüité
Indépendant du lancer de rayons
–
On reviendra au lancer de rayons plus tard
38
Reconstruction
●
●
Reconstituer le signal d'origine à partir
des échantillons
Utilité en graphisme :
–
Zoom sur une image
39
Echantillonnage
40
Reconstruction : créneau
Filtre créneau : chaque échantillon est remplacé par un
créneau. Le signal reconstruit est la somme des créneaux.
41
Reconstruction : triangle
Filtre triangle : chaque échantillon est remplacé par un
triangle. Le signal reconstruit est la somme des triangles.
42
Reconstruction : triangle
Filtre triangle : chaque échantillon est remplacé par un
triangle. Le signal reconstruit est la somme des triangles.
43
Reconstruction : triangle
Filtre triangle : chaque échantillon est remplacé par un
triangle. Le signal reconstruit est la somme des triangles.
44
Reconstruction : triangle
Filtre triangle : chaque échantillon est remplacé par un
triangle. Le signal reconstruit est la somme des triangles.
On obtient une fonction linéaire par morceau.
45
Reconstruction
A gauche : créneau (GL_NEAREST)
A droite : triangle (GL_LINEAR)
46
Reconstruction : sinc
●
Théorème de Nyquist :
–
La fréquence d'échantillonnage doit être au moins le
double de la plus grande fréquence présente dans le
signal
●
La fréquence d'échantillonnage limitée
●
Fréquence de l'image infinie (arêtes ...)
●
L'oeil humain perçoit surtout les basses
fréquences
47
Reconstruction : sinc
●
Mode d'emploi
–
–
Prendre plus d'échantillons (plusieurs par pixel)
Supprimer les hautes fréquences
●
●
●
Utiliser le filtre de reconstruction sinc (passe-bas)
sinc(x) = sin(x) / x
Ca a tendance à rendre l'image floue, mais on ne peut pas faire
mieux
48
Reconstruction : sinc
49
Reconstruction : sinc
●
Difficile :
–
–
●
Support infini
Valeurs négatives
En pratique :
–
–
–
Approximations
Gaussienne
Filtre cubique
50
Exemples d'échantillonnages
Un seul
échantillon
au centre des
pixel
Plusieurs
échantillons par
pixel puis
reconstruction
par filtre sinc
Comparaison
(Zoom)
51
Exemples d'échantillonnages
Plusieurs
échantillons par
pixel
Un seul échantillon
par pixel : effet moiré
52
Retour au lancer de rayons
●
En pratique :
–
–
●
On lance plusieurs rayons par pixel
On fait la moyenne (pondérée éventuellement)
Comment choisir les positions des rayons
dans chaque pixel ?
53
Supersampling
Grille régulière :
Oeil humain sensible aux motifs
réguliers : artefacts possibles
Aléatoire :
On remplace le moiré par du bruit
Pas de garantie sur la répartition
des points
54
Supersampling
Poisson disc : aléatoire avec
garantie d'espacement
Trop coûteux en pratique
Jittering :
aléatoire à l'intérieur d'une grille
Efficace en pratique
55
Supersampling
Grille tournée :
mieux que grille alignée sur les
axes
56
Supersampling Adaptatif
●
Nyquist :
–
–
●
Les zones de hautes fréquences ont besoin de beaucoup
de rayons
Les zones de basses fréquences ont besoin de peu de
rayons
Whitted : méthode de supersampling
adaptatif pour le lancer de rayons
57
Supersampling Adaptatif
Lancer 5 rayons : A,B,C,D et E
Comparer les couleurs obtenues.
Si B et E ont une couleur trop differente, lancer F, G et H.
58
Supersampling Adaptatif
Appliquer récursivement, jusqu'à ce que
tout couple de rayons adjacents aient
une couleur proche,
ou jusqu'à une profondeur limite.
Donner aux rayons un poids
proportionnel à leur surface couverte.
59
Supersampling Adaptatif
●
Très simple en lancer de rayons
●
Impossible à faire en rasterization
●
Efficace en pratique
●
Ca reste du super sampling
–
Nyquist
60
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
61
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
62
Rappel
●
Pour chaque rayon partant de l'oeil
–
–
–
–
●
Zmin = infini
Pour chaque primitive
● Si rayon intersecte primitive en P
– Si (zp < zmin) alors I = P
Couleur rayon = couleur en I
Générer rayon d'ombre et rayons spéculaires récursivement
Complexité : O(Nb rayons * Nb primitives)
–
En pratique : 10^6 * 10^6 ... lent !
63
Accélération
●
●
On cherche à diminuer le nombre de calculs
d'intersection
On peut factoriser des calculs :
–
–
Regrouper des primitives
● Très interressant lorsque la scène est fixe
Regrouper des rayons
● Délicat, surtout pour les rayons secondaires
64
Structures sur la scène
●
●
On va regrouper des primitives en utilisant
une structure sur la scène
Différentes possibilités :
–
Structures non hiérarchiques
●
●
–
Grille régulière
Boîtes englobantes
Structures hiérarchiques
●
●
●
●
Hiérarchie de boîtes englobantes
Kd-tree
Octree
Hiérarchie de grilles
65
Grilles
●
Structure très simple
●
Calculer la boîte englobante de la scène
●
Diviser régulièrement
–
Souvent : Nombre de voxels = Nombre de primitives
66
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
67
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
68
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
69
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
70
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
71
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
72
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
73
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
74
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
75
Grilles
Chaque case contient une liste des objets qui l'intersectent.
● Chaque rayon progresse de case en case (algorithme 3D-DDA)
● On ne teste que les objets qui intersectent la case en cours
●
76
Grilles
●
Principe des boîtes aux lettres (Mail-boxing)
Le rayon arrive en F :
Le rectangle vert intersecte F
Le rayon est testé contre le rectangle vert
Il y a intersection, mais pas en F : on n'en tient pas compte
77
Grilles
●
Principe des boîtes aux lettres (Mail-boxing)
Le rayon arrive en G :
Le rectangle vert intersecte G
Le rayon est testé contre le rectangle vert (encore ?!)
78
Grilles
●
Principe des boîtes aux lettres (Mail-boxing)
Pour éviter de faire deux fois le test :
on numérote les rayons
chaque objet maintient un cache (liste de taille limitée) des
rayons qui l'ont intersecté
79
Optimisation : distance map
1
1
1
1
1
1
1
2
1
2
2
2
3
1
2
3
3
4
Chaque case contient la distance à l'objet le plus proche
● Eventuellement, une pour chaque direction
● Attention quand la scène change
●
80
Grilles : le pour et le contre
●
Pour :
–
–
●
Simple
Facile à mettre à jour quand la scène change
Contre :
–
Mal adapté dans certains cas
●
–
« Teapot in a stadium »
La compléxité peut rester la même
81
Octree
82
Octree
●
Hiérarchie peu efficace
●
Compliqué à parcourir
●
Peu utilisé en pratique
83
Kd-tree
●
Même principe que l'octree
–
–
Octree : noeuds divisés en 8 fils de même taille
Kd-tree : noeuds divisés en 2 fils, selon un des axes (x,y ou
z), de tailles inégales
●
Plus souple que l'octree
●
Plus simple à parcourir
84
Kd-tree
85
Kd-tree : construction efficace
●
Cours SIGGRAPH 2005 de G. Stoll
●
Techniques naïves :
–
–
●
Couper au milieu selon un des axes
Couper selon le médian (autant de primitives dans chaque
fils)
Technique efficace :
–
Surface Area Heuristic (SAH)
● Optimisation d'une fonction de coût
86
Kd-tree : construction efficace
87
Kd-tree : construction efficace
●
Milieu : cellules de même taille mais géométrie déséquilibrée
88
Kd-tree : construction efficace
●
Médiane : géométrie bien répartie mais cellules mal
proportionnés
89
Kd-tree : construction efficace
●
SAH : équilibre entre taille des cellules et répartition de la
géométrie
90
Kd-tree : le pour et le contre
●
Pour :
–
–
–
●
Amélioration de la compléxité
● O( nb Rayons * log(nb primitives) )
Adaptatif (résout « teapot in a stadium »)
Rend le raytracing adapté aux très grosses scènes
Contre :
–
–
Précalcul pour la construction
Scènes animées : mise à jour ou reconstruction nécessaire
91
Autres structures
A comparison of Acceleration Structures for
GPU assisted Ray Tracing, Master's Thesis,
N.Thrane et L.O. Simonsen
● En particulier : hiérarchie de boîtes
englobantes (BVH)
●
92
Meilleur choix ?
●
Il n'y en a pas
●
Chacune a ses points faibles
●
En pratique pour les scènes fixes :
– Kd-tree
– BVH
●
Pour les scènes animées :
– BVH
– Grilles
93
Aller encore 10x plus vite
●
Regrouper des rayons
–
●
Implémentation efficace
–
–
–
●
Packetisation
Utilisation mémoire
Caches
Parallélisme (multi threading, instructions SSE ...)
Multi Level Ray Tracing :
–
[Reshetov. et al. SIGGRAPH 2005]
94
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
95
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
96
Effets supplémentaires
●
Si on a le temps, détail de :
–
–
–
–
–
–
Profondeur de champ
Motion blur
Caustiques
Reflections diffuses
Ombre douces
Coefficient de Fresnel
97
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
98
Plan
●
Algorithme de base
●
Aliasing
●
Accélération de l'algorithme
●
Techniques avancées
●
Conclusion
99
Synthèse
●
●
Avantages :
–
Calcule que ce qui est utile (intersections et anti-aliasing)
–
Parallélisme
–
Grand choix de primitives
–
Adapté aux grosses scènes ( log(n) )
–
Effets réalistes (ombres, effets spéculaires ...)
Désavantages :
–
Pas assez rapide pour le temps réel
–
Pas de hardware spécialisé
–
Scènes dynamiques mal supportées
–
Pas de vrai éclairage global (réflections diffuses, caustiques ...)
100
Problèmes ouverts
●
Scènes dynamiques
●
Hardware spécialisé
101
Fin
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Thank you for your participation!

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