Recent Advances in Adaptive Sampling and Reconstruction for - - PowerPoint PPT Presentation

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Recent Advances in Adaptive Sampling and Reconstruction for Monte Carlo Rendering M. Zwicker W. Jarosz J. Lehtinen B. Moon R. Ramamoorthi Univ. of Bern Disney Research Aalto

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SLIDE 1

Recent ¡Advances ¡in ¡Adaptive ¡Sampling ¡and ¡ Reconstruction ¡for ¡Monte ¡Carlo ¡Rendering

  • M. ¡Zwicker
  • Univ. ¡of ¡Bern
  • W. ¡Jarosz

Disney Research

  • J. Lehtinen

Aalto ¡Univ.

  • B. ¡Moon

KAIST

  • R. ¡Ramamoorthi

UC San ¡Diego

  • F. Rousselle

Disney ¡Research

  • P. ¡Sen

UC ¡Santa ¡Barbara

  • C. ¡Soler

INRIA S.-­‑E. ¡Yoon KAIST

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SLIDE 2

Introduction

2

  • Monte ¡Carlo ¡path ¡tracing
  • Physically ¡based
  • Very ¡general
  • Guaranteed ¡convergence

(except ¡pathological ¡cases)

  • Disadvantages
  • Noise, ¡slow ¡convergence

32000 ¡samples ¡per ¡pixel, ¡12h

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SLIDE 3

Introduction

3

  • Monte ¡Carlo ¡path ¡tracing
  • Physically ¡based
  • Very ¡general
  • Guaranteed ¡convergence

(except ¡pathological ¡cases)

  • Disadvantages
  • Noise, ¡slow ¡convergence

32 ¡samples ¡per ¡pixel, ¡42s

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SLIDE 4

Introduction ¡– curse ¡of ¡dimensionality

→ ¡Anti-­‑aliasing ¡– 2D

4

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SLIDE 5

Introduction ¡– curse ¡of ¡dimensionality

→ ¡Anti-­‑aliasing ¡– 2D → ¡Area-­‑lighting ¡– 2D

5

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SLIDE 6

Introduction ¡– curse ¡of ¡dimensionality

→ ¡Anti-­‑aliasing ¡– 2D → ¡Area-­‑lighting ¡– 2D → ¡Single-­‑bounce ¡indirect illumination ¡– 2D

6

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SLIDE 7

Introduction ¡– curse ¡of ¡dimensionality

→ ¡Anti-­‑aliasing ¡– 2D → ¡Area-­‑lighting ¡– 2D → ¡Single-­‑bounce ¡indirect illumination ¡– 2D → ¡Depth-­‑of-­‑field ¡– 2D

7

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SLIDE 8

Introduction ¡– curse ¡of ¡dimensionality

→ ¡Anti-­‑aliasing ¡– 2D → ¡Area-­‑lighting ¡– 2D → ¡Single-­‑bounce ¡indirect illumination ¡– 2D → ¡Depth-­‑of-­‑field ¡– 2D → ¡Single-­‑scattering participating ¡media ¡– 1D

8

Total: ¡9D

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SLIDE 9

Early ¡approaches

9

Sample ¡map Output ¡image

[Mitchell ¡1987]

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SLIDE 10

Rousselle ¡et ¡al. ¡2013, ¡57s Path ¡tracing, ¡55s

Recent ¡advances

10/73

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SLIDE 11

Adaptive ¡sampling ¡and ¡reconstruction

  • Locally ¡analyze ¡error ¡(variance)
  • 1. Adapt ¡sampling ¡density ¡to ¡error
  • 2. Reconstruct ¡image ¡by ¡aggregating ¡data ¡over ¡

several ¡pixels

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SLIDE 12

Outline

  • An

Analyze ¡ ¡light ¡ ¡transport ¡ ¡ eq equations around ¡ individual ¡samples

  • Estimate ¡sampling ¡

rates, ¡reconstruction ¡ filters ¡ba based ¡ d ¡on ¡ n ¡ an analy alysis is

  • Ig

Ignorant of ¡light ¡ transport ¡effects

  • Estimate ¡sampling ¡

rates, ¡reconstruction ¡ based ¡on ¡em empirical ¡ ¡ st statist stics ¡ s ¡from ¡ ¡set sets ¡ s ¡of ¡ ¡ ac acquir ired ¡ ¡sam ample les

A ¡ A ¡priori A ¡ A ¡posteriori

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SLIDE 13

Outline

  • Frequency ¡analysis ¡

(Cyril)

  • Light ¡field ¡structure ¡

(Matthias)

  • Derivatives

(Wojciech)

  • Fabrice

A ¡ A ¡priori A ¡ A ¡posteriori