肝は2の部分で、以前に同じ地点に書きこまれた輝度情報と新しく書き込む輝度情報をうまい具合にブレンドすることによって、フォトンの情報を何回書きこんでもデータの増大を招く事が無く、それによって大量のフォトンを扱うことを可能にし、フォトンを増やせば増やすほど精度が上がっていくという戦略を積極的に選択することができるようになっている。フォトンマップにkd木とかを使う方法だと、フォトンの数に比例してデータ容量が増えるので大量のフォトンを一度に扱うのが難しい。モンテカルロ法は数が命なのでこれはかなり重要な点。フォトンをひとつ生成しては反射しなくなるまでトレースする、というのを何回でも繰り返せるため、フォトンのデータは一度にひとつだけあればいいのでメモリにとてもやさしい。メモリ使用量が、フォトンの数ではなく地点データの数(細かさ)に依存する方法といえる。だいたい限られてるのでそちらに合わせるのは理にかなってると思う。自分のそんなに速くないマシン&特に高速化してないコードで5,6分で五千万フォトンを扱えるので、1億とか10億でも現実的な時間&リソースで実行可能なものと思われる。(まだ試してない)もしかしたら単精度の問題が表面化してしまうかもしれないけど。一億フォトンで試してみた。実行時間は30分ちょっと。一千万のときより確かにノイズは減ったけど、まだ目立つ。テクスチャにベイクしたものを貼りつけてるため、物体表面のザラザラ感の表現に見えなくもないが、単にフォトンを増やすという方向性ではノイズの除去に時間がかかり過ぎる。別の方法(ファイナルギャザリングとか)を併用する必要がある。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。...774Fedexアカウント取得後にオンラインで手続きすれ...NETこういうのずっと見てしまう気持ちがよくわかります(...BINGEブログを拝見させていただきました・・・。花粉症対策についてはこれまで次の記事を書いてきました。花粉症対策についてはこれまで次の記事を書いてきました。花粉症対策についてはこれまで次の記事を書いてきました。花粉症対策についてはこれまで次の記事を書いてきました。花粉症対策についてはこれまで次の記事を書いてきました。