- 各采样器比较
- 自适应细分是一个几乎所有其他“有偏差的非物理渲染器”(注1)都在采用的算法。它是一种相对来说有点老式,但在绝大多数情形下都非常好用的算法。它会算出干净且采样细致的图像结果,在静帧渲染时的表现非常出色,但是与DMC采样器相比,自适应细分往往会在一些本可以采样再少一点的地方过多采样
- DMC采样器,那么要在某些同样的地方求出同样质量的反射模糊可能就不用这么多样本,DMC是目前在求取镜头景深和三维运动模糊时最好用(时间短质量高)的光线追踪采样算法
- 详解“采样”,自适应采样
- 计算机自己判断出在有必要的时候,才增加对个别像素的采样。这就是自适应采样技术,因为采样的数目是依据图像的复杂程度而适应性变化的。那么在颜色对比比较明显的地方采样数量会增加
- 自适应细分和DMC采样的共同点是它们都是自适应性的采样算法,但是工作机制不同
- 细分采样器
- 细分算法的采样点是处于如图所示的像素顶角上,初始样本采集到信息以后,细分采样器会分析这些信息,然后来决定哪些像素需要更多的采样样本。每一个像素边角上的样本都被拿来比较,如果某个像素的色差大于参数面板中设定的颜色阈值(下图所示),Vray就会进一步细分这个像素,并且在这个像素上采集更多的样本
- 难以理解,先放着
自行车棚效应:我们为什么在小事上纠结,却对大事视而不见? https://limboy.me/posts/bike-shedding Benz-Patent https://www.mercedes-benz.com/en/innovation/milestones/benz-patent-motor-car/ 豐田博物館 https://toyota-automobile-museum.jp/tw/ 值得一去的汽车博物馆 一人公司 https://github.com/cyfyifanchen/one-person-company one-person-company, 一人公司 AI 工具系列 wujiaxian https://wujiaxian.com/ 可能吧创始人的个人Blog,介绍自己的方式,很值得学习 日本京都10大設計熱點!「建築大師貝聿銘操刀美術館,皆川明設計旅館、選物店,還有全球最美的藍瓶咖啡店舖!」 https://www.elle.com/tw/life/style/g33846398/2020-kyoto-10-hotspots/ 京都真是非常美 Henry L. Stimson https://en.wikipedia.org/wiki/Henry_L._Stimson?useskin=vector While Kyoto may have satisfied the military criteria for a useful target, Stimson objected, declaring in a meeting if the Interim Committee on June 1, 1945, "...there was one city that they must not bomb without my permission and that was Kyoto." 人性的努力保护了京都 Brooke Astor, 105, Aristocrat of the People, Dies https://www.nytimes.com/2007/08/14/obituaries/14astor.html 值得尊敬...