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分类 ComputerGraphics 下的文章 - Remoooo

分类 ComputerGraphics 下的文章

本文是一個完整的圖形學入門實踐課程,目前還在更新中,GitHub已開源。理論上本文項目需要20-30個小時完成。不知道爲啥我的網站統計字數也有問題。

主要內容是完全手擼一個光柵化渲染器。本文會從頭複習圖形學以及C++的相關知識,包括從零構造向量模版庫、光柵化原理解釋、圖形學相關基礎算法解釋等等內容。

另外原作者的的透視矩陣部分是經過一定程度的簡化的,與虎書等正統做法不同。我會先按照原文ssloy老師的思想表達關鍵內容,最後按照我的想法完善本文。並且,原項目中的數學向量矩陣庫寫得不是很好,我專門開了一章一步步重構這個庫。

原項目鏈接:https://github.com/ssloy/tinyrenderer

本項目鏈接:https://github.com/Remyuu/Tiny-Renderer

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本文是一个完整的图形学入门实践课程,目前还在更新中,GitHub已开源。理论上本文项目需要20-30个小时完成。不知道为啥我的网站统计字数也有问题。

主要内容是完全手撸一个光栅化渲染器。本文会从头复习图形学以及C++的相关知识,包括从零构造向量模版库、光栅化原理解释、图形学相关基础算法解释等等内容。

另外原作者的的透视矩阵部分是经过一定程度的简化的,与虎书等正统做法不同。我会先按照原文ssloy老师的思想表达关键内容,最后按照我的想法完善本文。并且,原项目中的数学向量矩阵库写得不是很好,我专门开了一章一步步重构这个库。

原项目链接:https://github.com/ssloy/tinyrenderer

本项目链接:https://github.com/Remyuu/Tiny-Renderer

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本文内容:JS和WebGL相关知识、2-pass shadow算法、BIAS缓解自遮挡、PCF算法、PCSS、物体移动

不需要您事先掌握JavaScript或者是WebGL甚至是GLSL,因为我会借助本项目框架带您从不一样的角度零基础入门。

从片元着色器出发讲解了GLSL是怎么与项目产生联系的,借此串联整个项目流程。并且还利用 matplotlib 通过图片动画简单分析了Poisson Disk的部分参数的物理意义。物体移动功能需要大量修改框架,因为物体平移功能比较繁杂,需要对整个框架有细致的了解。

项目参考代码:https://github.com/Remyuu/GAMES202-HW1

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我突然感觉之前的文章内容太乱了,详略不得当!这篇文章尝试大道至简。

本文内容:构造质点弹簧系统。两种模拟方法实现:隐式/显式欧拉法 与 Verlet积分数值方法。

Final

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这篇文章讲了软阴影实现算法Percentage Closer Soft Shadows (PCSS)的原理,以及相关的优化方法。未完待续。

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GAMES202作业0框架问题记录。本文持续更新202框架本人遇到的各种问题。

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HW7:路径追踪与微表面模型.pdf

本文分为两个部分:路径追踪代码实现微材质模型

我们在 HW.5 构建了Whitted-Style Ray Tracing算法光线追踪项目,在 HW.6 利用BVH加速结构加速了求交过程。这次,我们构建Path Tracing的光线追踪,并且利用多线程加速渲染。最后使用微表面模型为项目提供更具粗糙感的材质。

另外需要注意,本文关于微表面模型的内容主要来源于 Ref.5 ,主要讲了Cook-Torrance模型的基本理论与代码实现。

本文基本解说了框架的全部内容,如内容有误恳请指出。本项目是关于渲染一个CornellBox场景,最终的效果大致如下图所示:

main

参数1:{SSP:64, res:{784, 784}, 并行: false, RussianRoulette = 0.8}, 渲染时间:{4101 seconds},

参数2:{SSP:64, res:{784, 784}, 并行: true, RussianRoulette = 0.8, cookTorrance, PDF = GGX}, 渲染时间:{3415 seconds}

作业七框架下载地址🔗 (自建小水管下载慢请见谅)

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计算机图形学十:PBR基于物理的渲染基础(辐射度量学、渲染方程与蒙特卡洛路径追踪).pdf

  1. 辐射度量学(Radiometry)
  2. 双向反射分布函数(BRDF)
  3. 反射方程(The Reflection Equation)
  4. 渲染方程(The Rendering Equation)
  5. 诺伊曼级数(Neumann series)
  6. 蒙特卡洛积分(Monte Carlo Integration)

    1. 简介、定义、估计量无偏证明、高维推广、方差收敛、高维“稀疏性”
    2. 采样策略:反函数法、拒绝采样法
    3. Py代码实现
  7. 蒙特卡洛路径追踪(Monte Carlo Path Tracing)
  8. "俄罗斯轮盘赌"(Russian Roulette)
  9. Whitted-style VS. Path Tracing
  10. 一些前沿的领域Modern Concepts

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