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How to make a Pixar Movie

How to make a Pixar Movie. Photon Mapping. Photon Mapping. 1993/94 entwickelt von Henrik Wann Jensen 1995 Veröffentlicht als PhD an der Technical University of Denmark Derzeit Associate Professor am Computer Graphics Laboratory an der University of California San Diego.

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Presentation Transcript

  1. Howtomake a Pixar Movie Photon Mapping

  2. Photon Mapping • 1993/94 entwickelt vonHenrik Wann Jensen • 1995 Veröffentlicht als PhDan der Technical UniversityofDenmark • Derzeit AssociateProfessor am Computer Graphics Laboratory an der University ofCalifornia San Diego

  3. Motivation Unzulänglichkeit des „klassischen“ Raytracings: Ineffiziente SimulationGlobaler Beleuchtungseffekte

  4. Motivation Direkte Beleuchtung vs. Globale Beleuchtung

  5. Motivation Weitere Effekte der Globalen Beleuchtung Color Bleeding James Gurney

  6. Motivation Weitere Effekte der Globalen Beleuchtung Kaustiken

  7. Motivation • Bsp. einer GI-Technik:Path TracingWeiterverfolgen des Strahls durch die Szene Problem: Hohe Invarianz

  8. Global Illumination • Problem: Bisherige Lösungen sehr ineffizient • Lösung: Photon Mapping • Effiziente Berechnung der diffusen Komponente der Globalen Beleuchtung • Ergänzung zu Raytracing • Streuung von Licht in z.B Rauch„Participating Media“ • Parallelisierbar

  9. Ansatz • Lichtteilchen (Photonen) werden von Lichtquelle emittiert • Pfad der Photonenwird durch Szene verfolgt • Auftreffen der Photonen wird abgespeichert in einer Photon Map

  10. Ansatz BackwardTracingKlassisches Raytracing Forward TracingPhoton Mapping

  11. Two Pass Methode

  12. Photon Tracing Pass

  13. Emission der Photonen • Stärke der Lichtquelle wird simuliert durch Anzahl der Photonen • Schwächere Lichtquelle Weniger Photonen 1000 Photonen halber stärker entsprechen 500 Photonen ganzer Stärke Alle Photonen gleich stark Einfachere Berechnung Weniger Speicheraufwand

  14. Lichtquellen Direktional Punkt Fläche Freie Form

  15. Optimierungsmöglichkeit • ProjectionMap Aussenden von Photonen nur in Bereiche mit Geometrie inaktiv aktiv

  16. Lichtstreuung Diffus Idealspekular Real spekular

  17. Russisches Roulette • Was passiert bei einer Kollision? Zufallszahl ξ[0,1] • ξ diffuse Reflektion. • ξspekulareRefl. • ξ Absorption

  18. Russisches Roulette • Beispiel: • Oberfläche ist 0.25 spiegelnd und 0.25 diffus • 50 % der Photonen werden absorbiert • 25 % der Photonen werden diffus reflektiert • d.h. gespeichert & deren Pfad weiter verfolgt • 25 % der Photonen werden gespiegelt • d.h. nicht gespeichert & deren Pfad weiter verfolgt

  19. Warum Russisches Roulette? • Bsp: Material 33% diffus reflektierend Bei 3 eintreffenden Photonen: nicht 3 Photonen mit 33% Stärke sondern 1 Photon mit 100% Stärke Stärke der Photonen miteinander Vergleichbar Weniger Photonen zum Abspeichern

  20. Speicherung • Anforderungen:Schnell und kompakt um große Datenmengen zu speichern und zu durchsuchen Vorschlag 1: • Mehrdimensionale ArraysProblem: Suche nach nächstem Nachbar zu kostspielig Vorschlag 2: • 3D- Gitter unterteilt in regelmäßige UnterwürfelProblem:Photonen nicht gleichmäßig verteilt (Speicherung nur an Oberflächen, Kaustiken)

  21. kd-Tree • Multidimensionaler binärer Suchbaum

  22. kd-Tree

  23. kd-Tree

  24. kd-Tree

  25. kd-Tree

  26. kd-Tree Im balancierten Baum:

  27. Photon Map Normalerweise zwei Photon Maps: • Global Photon Map • CausticsPhoton Map • Hohe Photonendichte für Kaustiken nötig • Konzentration auf gewünschte Bereiche durch ProjectionMap

  28. Photon Map Photonen, erstes auftreffen

  29. Photon Map Photonen nach 2 Reflektionen

  30. RenderingPass

  31. Die Rendergleichung • Basis der Global Illumination Abstrahlung am Punkt x in Richtung Emittiertes Licht Reflektiertes Licht Photon Mapping(Bei genügend großer Photonenzahl)

  32. Photonmapping in der Praxis Lösen der Rendergleichung : direkte Beleuchtung +spekulare Reflektion + Kaustiken + mehrfache diffuse Reflektion Raytracing Photon-mapping

  33. RadianceEstimate • RadianceEstimate: • Abschätzen der Beleuchtungsstärke an einem gewissen Punkt • Beleuchtungsstärke abhängig von der Dichte der Photonen in der Umgebung

  34. RadianceEstimate 2 Strategien

  35. RadianceEstimate • Da Oberfläche lokal eben ist (in Näherung): • Fläche: • Lichtstrom aller Photonen wird summiert und durch die Fläche geteilt

  36. RadianceEstimate • Problem: Ungenauigkeiten an Kanten

  37. Photon Mapping Direct Illumination

  38. Photon Mapping Depth: 0, Radius 0.025

  39. Photon Mapping Depth: 1, Radius 0.025

  40. Photon Mapping Depth: 5, Radius 0.025

  41. Zusammenfassung • Erweiterung von Raytracing-basierten Verfahren • Simulation der diffusen Komponente der Globalen Beleuchtung • Zwei Passes: • Photon Tracing PassPhotonen werden von der Lichtquelle aus durch die Szene verfolgt • Rendering PassGespeicherte Photonen dienen zur Abschätzung der indirekten Beleuchtung

  42. Zusammenfassung • Vorteile des Photon Mapping • Sehr effizient im Vergleich zu anderen Verfahren • Indirekte Beleuchtung wird unabhängig von der Geometrie gespeichert

  43. Beispiel

  44. Fragen?

  45. Backup Folien

  46. Zusatz: Filtering • Unscharfe Kanten bei indirekter Beleuchtung erwünscht • Unerwünscht bei Kaustiken Lösung: Filtering Stärkere Gewichtung der Photonen nahe des „Point of Interest“

  47. Zusatz: Filtering • Annahme: Fläche ist lokal eben 2 dimensionale Filter • Cone Filter • Gauss Filter

  48. Zusatz: SubsurfaceScattering

  49. Zusatz: SubsurfaceScattering

  50. Zusatz: SubsurfaceScattering Diffuse Reflektion AnnäherungRealität

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