воскресенье, 31 декабря 2017 г.

progressive photon mapping: progressive approach vs smallvcm/smallupbp

сравнивал исходные тексты tatsy_pppm и meta-inf/raytr с smallupbp и обнаружил, что в последнем реализовано более продумано, поэтому ничего в этом месте менять не стану.

попробую теперь реализовать в smallUPBP Skeleton based Vertex Connection Resampling for Bidirectional Path Tracing вместо реализованного

суббота, 30 декабря 2017 г.

TODO. probabilistic progressive photon mapping + photon planes, etc.........

probabilistic progressive photon mapping отлично и наглядно реализован в tatsy-pppm https://github.com/tatsy/tatsy-pppm
photon planes - более продвинутая, чем photon beams, технология рендеринга объемов. реализована в tungsten renderer https://github.com/tunabrain/tungsten/commit/a3233951d948cda1141f4aa305982feae70d427d
а потом

воскресенье, 17 декабря 2017 г.

glsl sppm

#glsl #3d #render #sppm #gpu #demo
славься, великий Тошийя Хачисука!
изобретатель алгоритма stochastic progressive photon mapping участвовал в Tokyo Demo Fest в 2015 и, что немаловажно, выложил исходные тексты.
рендер работает на glsl, а еще
* строит bvh на cpu и находит пересечения на gpu
* читает obj
ясное дело, адаптировать надо будет, но я СМОГ ЕГО СОБРАТЬ и могу менять как угодно. на толстых файлах аж трещит и падает, ничего не показав, но это я исправлю

glsl. читая исходники gpusppm2

gpusppm2 был выпущен в конце 2009 - начале 2010 года.
я его себе тогда сохранил, но изучить не хватало ума и понимания связи path tracing, bidirectional path tracing и photon mapping, не говоря про новомодные ныне progressive photon mapping, multiplexed metropolis light transport и его модификации, vertex connection and merging.
вчера прочёл вдумчиво исходники великого ТОШИЯ ХАЧИСУКА(Toshiya Hachisuka), затем на еще одной его странице - со ссылками на исходники и pdf нашёл описание parthenon render выпуска 2002 года, который я запускал, но не понимал ничего - ни какой метод используется, ни как работает вообще. запускал, удивлялся и не понимал.
также там есть описание stochastic progressive photon mapping с построением bvh на cpu и поиск пересечений на gpu, загрузка моделей из obj файлов. с исходными текстами и pdf с развёрнутым описанием.
Тошия использовал эти исходники на Tokyo Demo Fest 2015. программа идёт со свободной лицензией, при условии что упомяну Тошия как автора и используй как вздумается.


выводы от чтения исходников и оптимизаций

  • замена деления умножением очень нравится gpu и здорово ускоряет расчёты
  • замена умножения на 2 простым сложением - ускоряет
  • вынос расчета констант из цикла дело благое и обязательное
  • использование констант вместо расчетов это ваще силища
  • расписывать детально расчет onb было полезно для cpu-версии рендеров, для gpu рендера всё же быстрее встроенные cross, normalize, количество которых я постарался уменьшить
наглядное сравнение оригинальной и моей, оптимизированной версии gpusppm2
было
стало
возросла скорость!!!
13%

суббота, 16 декабря 2017 г.

openCL. памятка себе

на openCL целесообразно писать рендер даже по той причине, что можно один и тот же код запускать и на gpu и на cpu

среда, 13 декабря 2017 г.

nanosg улучшил, tinyobjloader выйдет с моими новшествами

для nanosg исправил 2 неудобства и ощибки
  1. не читался obj без материалов или если нету файла материалов.
    теперь читается
  2. при загрузке объектов с текстурами-изображениями nanosg честно грузил с нуля каждый файл.
    я сделал кэширование. каждый файл читается теперь 1 раз, сам obj загружается из-за этого быстрее и памяти намного меньше тратится
    было
    стало
еще хочу сделать Frustrum Culling, чтоб выводить только попадающие в камеру треугольники - для ускорения отображения превью моделей.
я лентяй и поискал реализацию в гугле, но единственно внятное нашел - "попадают ли кубы в frustrum?"
можно адаптировать, сформировав такие кубы по минимумам-максимумам вершин треугольника

tinyobjloader я начинил скоростью и некоторыми перспективными алгоритмами. скоро выйдет в мир