Image Sampler – Adaptive Subdivision

Безплатни 20 урока
регистрирай се и научи

Ако сте вече потребител - Регистриран съм
Видео
Продължаваме със следващият "image sampler", адаптив субдивижън.
Той също е тип адаптивен метод, но за разлика от адаптив метода работи на малко по-различен принцип.
Той прави собствен грид върху изображението, където разполага своите семпъли.
Но той работи като "under sampling" метод.
Тоест за няколко пиксела използва един семпъл.
Това от своя страна води до по-малко време за рендериране.
Това е един от препоръчителните методи, които могат да се използват за "image sampling".
Но трябва да се има предвид, че когато има обекти с много малки детайли или много малки видими детайли от текстурите, този метод не е препоръчителен.
Тъй като ще увеличи времето, а качеството може да бъде по-лошо, от предишните два метода.
Там, където имаме малки детайли и някакъв "blurry" ефект от "motion blur" или "depth of field", не е препоръчително да се използва този тип.
Другият недостатък на този тип "image sampler" е, че той постоянно пази в паметта, създадената мрежа върху изображението.
Това значи, че трябва да разполагате с малко повече рам ако го използвате, за да работи, както трябва.
Параметрите, от които се влияе, отново се появяват в отделен "roll-out".
Те за разлика от предишните два типа не се контролират с броя на субдивижъните.
А с тези два параметъра - минимум и максимум "rate".
Tези два параметъра определят първоначалната разделителна способност на този собствен грид, което той прави върху изображението.
Минус едно на минимум "sample rate" означава, че за всеки два пиксела ще използва един "sample".
Минус две значи, че за всеки 4 пиксела, ще използва един семпъл.
Хула значи един семпъл за всеки пиксел.
Максимум "sample rate", от своя страна определя максималният брой на семпълите.
Или стойност от 1 означава 4 семпъла за пиксел.
2 значи 8 семпъла за всеки пиксел.
Тъй като 0 значи 1 семпъл за всеки пиксел.
Тук отново този избор за стойности между тези двете, става на базата на този параметър - "color threshold".
Имаме отделен контрол, когато използваме "depth of field" и "motion blur".
И допълнителна опция "randomize samples", която позволява допълнително разместване на някои от рендерираните пиксели, така че да се получи по-плавна крива.
Тук няма да можем директно да сравним този метод с тези стойности, с другите.
Но ще се ориентираме горе-долу по времето, какво качество получаваме.
Рендерираме веднъж така с тези настройки по подразбиране.
Имаме 9 секунди, запазвам преди това и добавям коментар.
с "noise threshold" 0,1.
Имаме 9 секунди.
Може да го сравним с този адаптив, който беше с 4 максимум субдижъна.
Има някои забележими недостатъка.
Забелязват се ето тук и в детайлите на текстурата.
Но това са само 9 секунди.
Да увеличи малко разделителна способност тази мрежа.
Като направим минимум "sample rate" 0, което значи, че минимум 1 семпъл, ще бъде кастван и максимум 8 на базата на това сравнение.
Отне 10 секунди.
Запазваме и добавяме коментар.
Можем да сравним този резултат с другият, от "adaptiveDMC" Разликата все по-слабо се забелязва.
Разликата във времето е почти двойна.
Но все пак отново тези области, с рефлекцията остават най-забележими.
В правите линии като чели, не се забелязва чак толкова.
Дват резултата са съпоставими по качество.
Разликата във времето е осезаема.
Но все пак да намалим и "color threshold" на половина.
Да рендерираме отново, отне 14 секунди.
Да добавим коментар.
Първо сравнямам този и предишният резултат.
Осезаемата разлика е само в рефлекцията.
Отново в текстурата, 14 секунди.
Сравнявам този резултат с този, който беше 17 секунди от адаптив семплъра.
Сега виждам, че е натиснат бутона за "swap A/B".
От лявата страна е А и е адаптив субдивижън.
А това, което е отдясно е само адаптив.
14 срещу 17 секунди.
Тук се забелязва, че дори за по-кратко време, адаптив субдивижън се е справил по-добре, отколкото адаптив метода.
Ще запомня, че изисква повече рам и ако имаме ефекти като "depth of field" и "motion blur", с дребни детайли в сцената е препоръчително първо да експериментираме с адаптив метода.
Но винаги можем да пуснем един регион и директно да сравним двата метода.
Остана още един адаптивен метод - прогресив, който е нов за "v-ray 3 0" Който ще разгледаме в следващото видео.