路径追踪器没有收敛

Question

因此，我刚刚完成了一个简单的路径跟踪器，它使用显式直接光采样。问题是路径追踪器没有收敛。它就像一个射线追踪器，每一次都显示一个图像。关于我是如何做到这一点的更多信息提供如下。我正在使用OpenCL 1.1。

  __kernel void render(__write_only image2d_t outputImage, __read_only image2d_t inputImage, int reset)
{
    float total_color;  // initalized to black
    for(int i = 0; i < samples_x; i++)
    {
        for(int j = 0; j < samples_y; j++)
        {       
            float4 direct_color, indirect_color; initialized black.
            Shoot ray through pixel.

            HitInfo new_info, old_info;
            If( !intersects(ray, old_info) )
            {
                total_color += Background_color
                continue;
            }
            else
            {
                direct_color = computeDirectLighting(old_info);             
                float4 color_arr[BOUNCES];
                float cosine_falloff[BOUNCES];
                for(int i = 0; i < BOUNCES; i++)
                {       
                    new_ray = sampleHemisphere();

                    if( !intersects(new_ray, new_info) )
                    {
                        color_arr[i] = sky_color;
                        cosine_falloff[i] = max(dot(old_info.normal, new_ray.dir), 0.0f);
                        break;
                    }
                    else if ( intersects light source)
                    {
                        i--;
                        continue;
                        (Sample again)                      
                    }

                    color_arr[i] = computeDirectLighting(new_info);
                    cosine_falloff[i] = max(dot(old_info.normal, new_ray.dir), 0.0f);
                    old_info = new_info;
                }

                for(i = color_arr.length() - 1; i >= 0; i--)
                {
                    indirect_color += color_arr[i];
                    indirect_color *= cosine_falloff[i];
                }
            }

            total_color += direct_color + indirect_color;

        }
    }


    }
    color /= (samples_x * samples_y);

    if ( reset == 1 )
    {   
        write_imagef(outputImage, pixel, color);
    }
    else
    {           
        float4 prev_color = read_imagef(outputImage, sampler, pixel);
        color += prev_color;
        color /= 2.0f;
        write_imagef(outputImage, pixel, color);    
    }
}

这是主要的轮廓。当内核第一次运行时，reset = 1。因此，它直接将颜色写入输出图像。在每次迭代时，交换outputImage和inputImage的缓冲区。在迭代1之后，reset = 0。

这意味着在迭代2中，内核从它写入的图像中读取，在迭代1中，它将新颜色和以前的颜色平均化。

我认为抽取64份样本2次，平均采样数相当于一次抽取128份样本。如果这是真的，那么我的图像应该会聚在一起，但它不是，它只是不断地显示这个图像。

编辑：-我想我应该清楚我是如何计算GI的。在第一个十字路口之后。我直接发送1射线到光源(显式直接光采样)。然后均匀采样半球的w.r.t区域，并在这个取样方向发出另一条射线。如果新的射线击中光源，我们再次取样。这是在bounces times上。每一次弹跳，由于在每个命中点显式直接光采样，程序存储直接颜色。间接颜色是所有这些直接颜色的总和。在代码片段中添加了一个简单的代码片段。

cosine_falloff阵列保存了所有的弱化因子，这些因素应该乘以第二次GI射线所带来的相应的间接颜色。

Answer 1

我可以找到两个可能的原因，图像不收敛。

#1.每个示例都是相同的

对于每一个样本，你都会产生随机射线。当你通过一个像素拍摄光线时(为了抗混叠和DoF)和当你对半球取样时(为了一个新的间接反射)，你就会这样做。问题是，如果对每一个样本，它会产生相同的方向，那么每个样本都是完全相同的颜色，你就不会做任何会聚。

大多数情况下，当在GPU上生成随机数时，我们会提前生成它们，并将它们保存到纹理中。当我们需要一个数字时，我们只需对纹理进行采样。当然，对于每个像素，您需要一个不同的随机值，然后使用类似线程id或像素坐标的东西来采样纹理。然后，每个框架也必须是不同的，所以您也将使用框架计数器来偏移线程id。但是，请注意，没有什么可以确保每个样本也有一个新的随机数。如果对每个样本产生相同的随机方向，那么每个样本都是完全相同的颜色，并且不会进行任何收敛。

通过跟踪您已经生成的随机数，并使用它来抵消每次查找，可以很容易地解决这个问题。基本上，有一个用来保存纹理查找的u和v值的结构。您可以使用线程id或像素坐标以及在CPU上生成的帧数或随机数初始化它，并将其作为对随机值的全局偏移传递给内核。确保在内核的最开始(初始化total_color的地方)初始化了结构。然后，当你需要一个随机数时，你把对这个结构的引用传递给生成一个随机数的方法，然后它在纹理中查找随机数，然后它抵消了结构中的u和v值，这样下次你就会得到一个不同的数字。

当然，我还没有看到你是如何产生光线的(无论是通过像素拍摄光线，还是对半球进行采样)，所以我不能确定这是否是问题所在，但它看起来确实很像。

#2.不正确地平均多帧

我认为抽取64份样本2次，平均采样数相当于一次抽取128份样本。

这其实是真的。平均样本才能得到图像。$$IMG1 = \frac{sample1 + sample2 + sample3 + samples4}{4}$$，然后再对第二个图像执行此操作。$$IMG2 = \frac{sample5 + sample6 + sample7 + samples8}{4}$$，然后组合。$$RESULT = \frac{IMG1 +IMG2}{2}=$ $$\frac{sample1 + sample2 + sample3 + samples4}{4}+ \frac{sample5 + sample6 + sample7 +samples8}{2}{2}=$$$\frac{{sample1+ sample2 + sample3 + samples4 + sample2 +sample1+sample2+sample1+en19+# be 20{4}{2}=$${+#en25+#en28+{8}#{8}#30#，这确实是采样的两倍。

但是，您的代码不能正确地组合两个图像。

float4 prev_color = read_imagef(outputImage, sampler, pixel);
color += prev_color;
color /= 2.0f;
write_imagef(outputImage, pixel, color);    

当我们看到你在做什么。$$outColor = \frac{newColor + oldColor}{2}$$，其中$outColor$是保存在图像中的颜色。$newColor$是你刚才计算出来的颜色。$oldColor$是上一帧的颜色。

我们看到它做它应该做的事情，它平均两个框架。

当然，当第三帧出现时，$outColor$变成了$oldColor$，因为您交换了outputImage和inputImage的缓冲区。因此，我们可以用它来代替。$$outColor = \frac{newColor + \frac{prevColor +oldColor}{2}{2}$$，其中$prevColor$是计算前一帧的颜色。

不过，这似乎不太好。$newColor$贡献了50%，而$prevColor$和$oldColor$只贡献了25%。这是一个问题。你希望每一个帧都能做出同样的贡献，因为那时你只是在把样本加起来。这意味着你需要对此进行补偿。

有一个非常简单的解决办法。将$oldColor$乘以不包括当前帧的帧数量，然后除以包括当前帧的帧数量。然后你就会得到这个。$$outColor = \frac{newColor + 2*\frac{prevColor +oldColor}{2+1}{2+ 1}$$，这将取消除法并给出您。$$outColor = \frac{newColor + prevColor + oldColor}{3}$$ ( $+1$是因为我们在顶部乘以2，基本上总共是3部分，因此需要除以3)。

如果你在计算第五帧，你就会这样做。

float4 prev_color = read_imagef(outputImage, sampler, pixel);
color += prev_color * 4.0f;
color /= 5.0f;
write_imagef(outputImage, pixel, color);  

如果你计算第十帧，你就会这样做。

float4 prev_color = read_imagef(outputImage, sampler, pixel);
color += prev_color * 9.0f;
color /= 10.0f;
write_imagef(outputImage, pixel, color);  

这确实意味着您需要通过一个计数器，它告诉您您已经计算了多少帧。大多数渐进式或交互式路径跟踪器实际上每个帧只执行一个样本(确保通过像素的光线是随机抖动的)，因为计算一个帧所需的时间较少，因此您可以更早地看到变化，而且如果您只使用一个样本编辑场景，因为您仍然可以获得足够的信息。