[发明专利]利用全局照明数据结构的基于水塘的时空重要性重采样

说明书

本发明公开了利用全局照明数据结构的基于水塘的时空重要性重采样。计算场景的全局照明数据结构(例如，为了存储要渲染的场景中几何体的全局照明信息而创建的数据结构)。此外，利用该全局照明数据结构，使用基于水塘的时空重要性重采样(RESTIR)来执行照明收集。该照明收集包括识别场景内点的光照值，其中基于该光照值在场景内选择一个或更多个点，以便在渲染场景期间执行光线跟踪。

要求优先权

本申请要求2020年3月12日提交的美国临时专利申请No.62/988,789的权益，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本发明涉及图像渲染，并且更具体地，涉及在场景内执行光收集。

背景技术

水塘(reservoir)重要性重采样提供了一种计算来自多个光源的光照参数的有效手段。然而，当前的水塘重要性重采样实现仅考虑直接光照源，而不考虑间接光照。因此，需要通过在重采样期间考虑间接光照来改进该重采样的技术。

附图说明

图1示出了根据一实施例的利用全局照明数据结构的基于水塘的时空重要性重采样的方法的流程图。

图2示出了根据一实施例的并行处理单元。

图3A示出了根据一实施例的图2的并行处理单元内的通用处理集群。

图3B示出了根据一实施例的图2的并行处理单元的存储器分区单元。

图4A示出了根据一实施例的图3A的流式多处理器。

图4B是根据一实施例的使用图2的并行处理单元(PPU)实现的处理系统的概念图。

图4C示出了可以实现各种先前实施例的各种架构和/或功能的示例性系统。

图5是根据一实施例的由图2的PPU实现的图形处理管线的概念图。

图6是适合用于实现本公开的一些实施例的示例游戏流媒体系统的框图。

图7为适合用于实现本公开一些实施例的示例计算设备的框图。

图8示出了根据一个实施例的利用RESTIR和全局照明数据结构来执行照明收集的示例性场景。

具体实施方式

在图像渲染期间使用当前水塘重要性重采样来确定光照参数，所述光照参数来自要渲染场景中的多个光源，但是该方法仅考虑直接光照源，而不考虑间接光照。作为响应，计算所述场景的全局照明数据结构(例如，创建的数据结构，用于存储要渲染场景中的几何体的全局照明信息)。另外，利用全局照明数据结构，使用基于水塘的时空重要性重采样(RESTIR)来执行照明收集。该照明收集包括识别场景中的点的光量值(light value)，其中基于该光量值在场景中选择一个或更多个点，以便在场景渲染期间执行光线跟踪。这样一来，在图像渲染期间可以除了考虑直接光照，也考虑了间接光照。

图1示出了根据一实施例的利用全局照明数据结构的基于水塘的时空重要性重采样的方法100的流程图。尽管在处理单元的上下文中描述了方法100，但是方法100也可以由程序、定制电路，或定制电路和程序的组合来执行。例如，所述方法100可以由GPU(图形处理单元)、CPU(中央处理单元)或能够通过散列执行并行路径空间滤波的任何处理器来执行。此外，本领域普通技术人员将理解，执行方法100的任何系统都在本发明实施例的范围和精神内。