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
воскресенье, 31 декабря 2017 г.
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
photon planes - более продвинутая, чем photon beams, технология рендеринга объемов. реализована в tungsten renderer https://github.com/tunabrain/tungsten/commit/a3233951d948cda1141f4aa305982feae70d427d
а потом
- реализовать mcmcups в probabilistic progressive photon mapping, который выбрать основным
- реализовать Skeleton based Vertex Connection Resampling for Bidirectional Path Tracing https://github.com/Celeborn2BeAlive/pg2015-code вместо простого bidirectional path tracer
- всё собрать воедино и перенести в glslppm-based рендер
среда, 27 декабря 2017 г.
glsl sppm github
выложил свои ускорения и оптимизации glslppm на github https://github.com/tigrazone/glslppm.
приятно было увидеть, что уже делают форки
приятно было увидеть, что уже делают форки
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
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.
13%
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
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
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
- не читался obj без материалов или если нету файла материалов.
теперь читается - 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
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
Подписаться на:
Сообщения (Atom)