Quick Flow

camera sample
-> closest hit
-> direct-light sample + BSDF sample
-> throughput 갱신
-> 다음 bounce 또는 종료
-> sample 평균, temporal accumulation, denoise

한 sample이 계산되는 방식

path tracing은 픽셀마다 가능한 빛 경로 하나를 무작위로 추정하고, 그 결과의 평균으로 적분을 근사합니다. 다음 방향을 단순히 골라 더하는 것이 아니라, 그 방향을 뽑은 확률로 나누어 편향 없이 보정합니다.

Color L = 0;
Color beta = 1;

for (int bounce = 0; bounce < maxBounces; ++bounce) {
  Hit hit = trace(ray);
  if (!hit) { L += beta * sampleEnvironment(ray); break; }

  L += beta * sampleDirectLightMIS(hit); // light PDF와 BSDF PDF를 함께 고려
  Sample s = sampleBSDF(hit, rng);
  beta *= s.f * abs(dot(hit.normal, s.direction)) / s.pdf;
  ray = Ray(hit.position, s.direction);

  if (terminateByRussianRoulette(beta, rng)) { break; }
}

beta는 앞선 bounce까지의 BRDF, cosine, PDF 보정을 가진 throughput입니다. sampleDirectLightMIS는 light를 직접 뽑는 next event estimation과 BSDF 방향 샘플을 함께 쓸 때 쓰는 자리입니다. 같은 경로를 두 전략이 모두 만들 수 있으므로, multiple importance sampling으로 두 PDF의 기여를 조절하지 않으면 중복 계산 또는 높은 분산이 생길 수 있습니다.

Russian roulette은 충분히 깊어진 경로를 확률적으로 끝내는 방식입니다. 종료하지 않을 때 throughput을 생존 확률로 보정해야 평균 밝기가 유지됩니다. 단순히 일정 bounce에서 무조건 끊는 maxBounces는 비용 상한을 정하지만, 긴 간접광을 잘라 어두운 편향을 만들 수 있습니다.

누적과 denoising

denoiser는 noise를 없애는 별도 정답 계산기가 아닙니다. 현재 sample, history, guide buffer를 보고 비슷한 표면끼리 평균내는 추정기입니다. 특히 specular 반사, 미세한 geometry, 빠른 조명 변화는 history가 틀렸을 때 blur나 ghosting으로 쉽게 바뀝니다. accumulation 전후 중 어느 단계에서 exposure와 tone mapping을 적용하는지도 고정해야 합니다. 누적은 선형 HDR radiance에서 하고, display 변환은 그 뒤에 둡니다.

품질을 읽는 법