光线追踪是一种强大的技术,可以创造出惊艳、逼真的图像和动画。然而,它也存在一个重大缺点:噪点问题和渲染时间缓慢。

光线追踪过程涉及模拟数百万条光线在场景中反弹的路径。这是为了准确估算每个像素接收到的光量。不幸的是,在模拟足够多的光线之前,这些估算的不准确性会在最终图像中表现为噪点。即使对于较小的场景,清除这些噪点也需要数分钟甚至数天的时间。

尝试创建实时光线追踪应用程序(如路径追踪)会产生难以滤除的严重噪点。虽然存在噪点滤波技术,但它们很难产生与真实、无噪点结果无法区分的图像。

当相机在运动时,问题会变得更加严重,因为这会引入高频噪点,导致严重的闪烁,即使经过滤波也无法使用。

总之,光线追踪的关键挑战是噪点问题和渲染时间缓慢,这一直是阻碍其在实时应用中广泛采用的障碍。

噪点是光线追踪中的一个重大挑战,因为模拟数百万条光线的过程会导致不准确性,在最终图像中表现为噪点。虽然通过模拟更多光线可以减少噪点,但这个过程可能非常耗时,即使对于较小的场景也需要数周的时间。

经典的路径追踪技术试图创造实时光线追踪图像,但产生的噪点通常是不可接受的。然而,专门针对光传输设计的噪点滤波技术已经取得了显著进展。这些技术可以大大提高渲染图像的质量,减少噪点,提供更清晰的场景表现。

尽管取得了这些进步,但问题还没有完全解决。即使经过噪点滤波,最终图像也可能难以解读,因为噪点会扭曲场景的真实外观。此外,当相机或场景中的物体运动时,高频噪点会导致严重的闪烁,使画面无法使用。

幸运的是,犹他大学和英伟达最近的一项合作引入了一种新的技术,解决了这些挑战。这种方法不仅立即产生了显著更好的图像质量,而且还有几个关键优势。它产生的噪点频率较低,更易于去噪处理。它还提供了更好的抗锯齿效果,并从每条光线路径中提取了更多信息,相当于使用之前技术25倍的光线数量。

虽然这种新技术并非完美,但它代表了这一领域的重大进步。它证明了这一领域持续的研究和进步,并表明实时光线追踪视觉效果的梦想可能很快就会成为现实。

尽管光线追踪图像的视觉质量令人惊叹,但之前的技术面临着重大局限性。主要问题是噪点问题,这源于需要模拟数百万条光线来准确估算场景中光线的反弹情况。这个过程可能需要数分钟甚至数天才能收敛,这对于视频游戏等实时应用来说是不切实际的。

即使使用经典的路径追踪技术快速生成图像,产生的噪点也通常是不可接受的,而噪点滤波技术虽然可以提供帮助,但它们很难产生准确表现真实场景的图像。当相机运动时,这个问题会变得更加严重,导致高频噪点和闪烁,使画面无法使用。

幸运的是,犹他大学和英伟达最近的一项合作引入了一种新的技术,解决了这些局限性。这种方法不仅立即产生了显著更好的效果,而且还提供了几个关键优势。它产生的噪点频率较低,更易于去噪处理,提供了更好的抗锯齿效果,并从每条模拟光线路径中提取了25倍于之前方法的信息。

此外,这种技术解决了大焦散光源(bokeh)效果缺失的问题,之前这些大的发光光源在焦外时长时间无法正确呈现。虽然这种新技术并非完美,在运动模糊和像素滤波方面可能还有一些局限性,但它代表了实时光线追踪领域的重大进步,使我们更接近创造拥有惊艳光线追踪视觉效果的视频游戏的梦想。

这篇新论文,是犹他大学和英伟达的合作成果,展现了实时光线追踪领域的一项卓越突破。这种技术不仅比之前的方法看起来要好得多,而且还提供了几个关键优势:

1. 较低频率的噪点:结果图像中的噪点频率要低得多,使去噪处理更容易产生更干净的结果。

2. 改善的抗锯齿效果:边缘更加清晰可见,进一步提高了最终图像的质量。

3. 每条光线路径提取更多信息:这种技术能够从每条模拟的光线路径中提取25倍于之前方法的信息,这是一个巨大的进步。

4. 更好的bokeh处理:大的焦散光源(bokeh)现在得到了更好的呈现,解决了早期方法的缺陷。

作者们已经免费公开了这个项目的源代码,这是一个慷慨的举措,让整个社区都能从这一突破性进展中获益。这一突破是实时光线追踪领域持续进步的证明,使我们更接近创造拥有惊艳逼真视觉效果的视频游戏的梦想。

这篇论文中介绍的新光线追踪技术相比之前的方法提供了几个重要优势:

1. 较低频率的噪点:这种技术产生的噪点频率要低得多,更加平滑,更易于去噪处理。

2. 更好的抗锯齿效果:图像中的边缘更加清晰可见,这进一步有助于去噪器产生高质量的结果。

3. 每条光线路径提取更多信息:这种技术能够从每条模拟的光线路径中提取相当于之前方法25倍的信息。

4. 改善的bokeh渲染:大的焦散光源(bokeh)现在得到了更好的呈现,而之前的方法常常无法准确捕捉这些元素。

这些进步使图像质量和性能得到了显著提升,使实时光线追踪更接近实现。作者们还免费公开了这个项目的源代码,让社区能够进一步建立在这些进展之上。

尽管新的光线追踪技术拥有令人印象深刻的能力,但它也存在一些局限性。首先,研究人员尚未完全探索这种技术如何处理运动模糊,即物体或相机移动导致的模糊效果。其次,对于需要超级清晰静止图像且愿意等待更长时间的应用程序,这种技术在某些像素滤波器下可能无法发挥最佳性能。然而,这些局限性对于实时应用程序并不太相关。

此外,研究人员已经免费公开了这个项目的源代码,让每个人都可以访问和利用这项突破性的技术。这种慷慨的举措体现了研究人员致力于推进光线追踪领域并使他们的工作惠及更广泛社区的决心。

尽管实时光线追踪取得了重大进展,但该技术仍然面临一些挑战。虽然论文中介绍的新方法提供了令人印象深刻的改进,如降低噪点、更好的抗锯齿效果和更高效的光线路径利用,但它并非完美。

这种技术在处理运动模糊和某些像素滤波器方面的性能还需要进一步研究。此外,与之前的技术相比,这种方法每帧的处理时间略有增加,尽管这种权衡是值得的。

尽管如此,源代码的公开以及实时光线追踪领域的整体进步都是非常了不起的。作者亲身见证了这一领域在他的有生之年取得的进步,这证明了这个领域的快速发展。这篇论文值得一读,以更深入地了解最新的突破,而作者免费提供的大师级光传输模拟课程也为进一步探索这一令人兴奋的主题提供了绝佳机会。