Tại sao render vray bị noise

Vấn đề nhiễu (noise) ảnh khi render

Dò tia, cũng giống như nhiếp ảnh, cần nhiều mẫu ánh sáng để đạt được một hình ảnh rõ nét, và trong cả hai trường hợp, nhiễu ảnh luôn là một vấn đề thách thức. Trong nhiếp ảnh, khi không đủ ánh sáng, các mẫu thưa thớt và hình ảnh tổng thể sẽ không mượt mà. Điều này tương tự như đối với việc dò tia và đồ họa máy tính.

Nếu bạn dò tia trong khoảng thời gian ngắn, các mẫu bị hạn chế và hình ảnh sẽ bị nhiễu. Trong cả hai trường hợp, giải pháp là cho phép lấy nhiều mẫu hơn. Để lấy được nhiều mẫu hơn trong nhiếp ảnh, bạn có thể mở khẩu độ hoặc tăng thời gian phơi sáng để lấy được nhiều lượng tử ánh sáng hơn.

Trong dò tia, bạn có thể đợi lâu hơn để tính tón nhiều mẫu hơn hoặc thêm nhiều năng lượng tính toán hơn để phân giải hình ảnh nhanh hơn.Bạn đang xem: Tại sao render vray bị noise

Một yếu tố nữa có thể giúp giải quyết vấn đề nhiễu ảnh trong một hình ảnh là giải pháp khử nhiễu. Giải pháp khử nhiễu đơn giản nhất là làm mờ các điểm ảnh gần kề để đạt được một mức trung bình. Nhưng kết quả sẽ chỉ là một hình ảnh mờ mờ.

Bạn đang xem: Tại sao render vray bị noise

Nếu giải pháp khử nhiễu cũng có thể phát hiện được các góc cạnh, và đảm bảo chúng rõ nét, kết quả đạt được sẽ tốt hơn. Tăng cường hiệu quả khử nhiễu là vấn đề khó giải quyết hơn.

Trong ví dụ bên dưới, chúng ta bắt đầu với một kết xuất nhiễu chỉ có một vài mẫu. Hình ảnh thứ hai mô tả điều xảy ra khi bạn áp dụng một cảnh mờ đơn giản, và hình ảnh thứ ba mô tả điều xảy ra khi bạn phát hiện các góc cạnh và cảnh mờ cùng lúc.

Với các hình ảnh này, chúng tôi sử dụng công nghệ lọc cảnh mờ thông minh của Photoshop. Về mặt kỹ thuật, công nghệ khử nhiễu của Photoshop sẽ hiệu quả hơn nhiều so với công nghệ Smart Blur, nhưng điều này giúp minh họa vấn đề.

*

Chưa khử noise

*

Khử noise gaussian blur trong Photoshop

*

Khử noise với smart blur trong PTS

Trong V-Ray 3.x, chúng tôi giới thiệu giải pháp khử nhiễu của mình.Giải pháp này cho phép người dùng kết xuất một hình ảnh đến một điểm nhất định và sau đó để V-Ray khử nhiễu nó dựa trên thông tin có được.

Quá trình này diễn ra rất trơn tru trên các GPU.Một giải pháp chúng tôi đề cập trong Hướng dẫn đối với GPU là các GPU rất hiệu quả trong việc thực hiện các công việc song song quy mô lớn.Và khử nhiễu là một trong số các công việc như vậy. GPU giúp tăng tốc độ lên khoảng 20 lần và quá trình này có thể được hoàn tất chỉ trong một vài giây.

Nhưng việc này có thể diễn ra nhanh hơn. Điều gì sẽ xảy ra nếu, thay vì giải quyết vấn đề khử nhiễu riêng rẽ cho từng hình ảnh, liệu có thể liên hệ ngược trở lại các giải pháp khử nhiễu trong quá khứ để giải quyết vấn đề nhanh hơn không?

Sử dụng dữ liệu “học được” giúp khử nhiễu

Sử dụng dữ liệu “học được” trước đó là cơ sở của machine learning. Trong V-Ray, nó có thể sử dụng dữ liệu học được trong suốt thời gian light cache tính toán để giúp giải quyết nhiều vấn đề liên quan đến kết xuất nhanh hơn nhiều.

Ví dụ, Adaptive Sampler (Bộ lấy mẫu thích ứng), Adaptive Lights and Adaptive Dome Lights mới tất cả đều sử dụng khái niệm này. Nhưng điều gì xảy ra nếu V-Ray cũng có thể học được từ các kết xuất khác mà không chỉ kết xuất mà nó đang thực hiện?

Hiện nay, có nhiều bàn tán xung quanh các chủ đề Deep Learning và Deep Neural Networks (thực tế chúng là một).Nhưng mạng thần kinh nhân tạo đơn giản đề cập đến số lớp trong mạng đến mức độ nào? Ý tưởng xây dựng một mạng máy tính học hỏi cách giải quyết các vấn đề cụ thể, từ các giải pháp được cung cấp đối với vấn đề, hoặc bằng cách học hỏi từ các thử nghiệm của chính chúng.

Một khi mạng hiểu hơn về cách giải quyết một vấn đề, như khử nhiễu, nó có thể giải quyết được vấn đề nhanh hơn nhiều.

Đó chính xác là cách NVIDIA đã giới thiệu với bộ khử nhiễu tăng cường OptiX Al. NVIDIA đã xây dựng trí tuệ nhân tạo sử dụng hàng ngàn hình ảnh được kết xuất trong Iray, và dữ liệu học được này hiện có thể được áp dụng cho các hình ảnh được dò tia. Chúng tôi đã quyết định thử nghiệm cách thức các dữ liệu học được này có thể có lợi cho V-Ray.

Tất cả là vấn đề tốc độ

Ưu điểm của bộ khử nhiễu OptiX của NVIDIA so với bộ khử nhiễu của V-Ray là gì?Mặc dù bộ khử nhiễu của V-Ray rất nhanh và có thể khử nhiễu một hình ảnh trong thời gian tính bằng giây trên một GPU, giải pháp OptiX có thể khử nhiễu một kết xuất trong thời gian thực.Nhưng nên nhớ rằng một hình ảnh được khử nhiễu sẽ không bao giờ chính xác.

Theo định nghĩa, nó giúp bạn dự đoán tốt nhất về hình ảnh cuối cùng. Đồng thời, tính chính xác có lẽ không phải điều quan trọng nhất. Nếu trong thời gian thực bạn có thể tạo ra một hình ảnh không nhiễu có thể sử dụng được, nó có thể ảnh hưởng đến công việc của bạn, đặc biệt trong thời gian lấy ánh sáng và phát triển hình ảnh.

Bộ khử nhiễu OptiX NVIDIA hoạt động trong V-Ray như thế nào?

Có thể sử dụng dữ liệu học được với V-Ray, thậm chí ngay cả khi thông tin được thu thập sử dụng các kết xuất Iray. Chúng ta thậm chí có thể điều chỉnh lại hệ thống sử dụng các kết xuất V-Ray.

Bộ khử nhiễu càng biết nhiều thông tin “thực” về hình ảnh, như dự đoán, thì nó càng làm tốt hơn công việc của mình.

Ví dụ, hãy quan sát edge detection.Vì các góc cạnh thường được phát hiện dựa trên độ tương phản cao giữa các điểm ảnh lân cận, một hình ảnh nhiễu có thể không có đủ thông tin để phát hiện tốt các góc cạnh. Khi bạn kết xuất một đường dẫn khuếch tán và một đường dẫn bình thường trong V-Ray, nó thu thập đủ thông tin về một cảnh để xác định vị trí của các góc cạnh.

Với sự kết hợp của dữ liệu học được và các yếu tố kết xuất, bộ khử nhiễu OptiX có thể giúp bạn dự đoán khá tốt về hình ảnh cuối cùng, thậm chí chỉ với vài mẫu.Mặc dù loại khử nhiễu này làm việc trên GPU hoặc CPU, nhưng lợi ích lớn nhất đối với người dùng là khi nó làm việc tương tác với nhau.

Xem thêm: Tại Sao Sạc Pin Lâu Đầy Và Cách Khắc Phục Hiểu Quả 100%, Tại Sao Điện Thoại Samsung Sạc Pin Lâu Đầy

Một vài kết quả ví dụ

Trong ví dụ này, chúng ta đang xem xét một cảnh khá phức tạp với nhiều chiếu sáng toàn cục. Chúng tôi sử dụng cả đường dẫn khuếch tán và bình thường như một phần của bộ khử nhiễu. Chúng tôi chụp nhanh một vài bức ảnh trong quá trình kết xuất để kiểm tra kết xuất ban đầu và kết xuất được khử nhiễu.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

error: Alert: Content is protected !!