Render 3Dmax Bị Noise

Vấn đề nhiễu (noise) hình ảnh khi render

Dò tia, cũng giống như nhiếp ảnh, bắt buộc nhiều mẫu ánh sáng để đạt được một hình ảnh rõ nét, cùng trong cả hai trường hợp, nhiễu ảnh luôn là 1 trong những vấn đề thách thức. Vào nhiếp ảnh, khi không đủ ánh sáng, những mẫu thưa thớt với hình ảnh tổng thể sẽ không mượt mà. Điều này tựa như như đối với việc dò tia và hình ảnh máy tính.

Nếu bạn dò tia vào khoảng thời gian ngắn, các mẫu bị giảm bớt và hình hình ảnh sẽ bị nhiễu. Vào cả hai trường hợp, chiến thuật là chất nhận được lấy các mẫu hơn. Để lấy được rất nhiều mẫu hơn trong nhiếp ảnh, bạn có thể mở khẩu độ hoặc tăng thời gian phơi sáng để đưa được các lượng tử ánh nắng hơn.

Trong dò tia, bạn có thể đợi lâu hơn để tính tón những mẫu hơn hoặc thêm các năng lượng thống kê giám sát hơn nhằm phân giải hình hình ảnh nhanh hơn.

Bạn đang xem: Render 3dmax bị noise

Một yếu tố nữa có thể giúp giải quyết và xử lý vấn đề nhiễu ảnh trong một hình ảnh là phương án khử nhiễu. Chiến thuật khử nhiễu đơn giản nhất là làm cho mờ những điểm ảnh gần kề để đã có được một nấc trung bình. Nhưng kết quả sẽ chỉ là 1 trong những hình ảnh mờ mờ.

Nếu chiến thuật khử nhiễu cũng rất có thể phát hiện tại được những góc cạnh, và bảo đảm an toàn chúng rõ nét, kết quả đạt được sẽ xuất sắc hơn. Bức tốc hiệu quả khử nhiễu là vụ việc khó giải quyết hơn.

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

Với các hình ảnh này, công ty chúng tôi sử dụng công nghệ lọc cảnh mờ hợp lý của Photoshop. Về phương diện kỹ thuật, công nghệ khử nhiễu của Photoshop sẽ tác dụng hơn những so với technology Smart Blur, nhưng vấn đề này giúp minh họa vấn đề.

Chưa khử noise

Khử noise gaussian blur vào Photoshop

Khử noise với smart blur trong PTS

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

Quá trình này diễn ra rất trơn tru trên những GPU.Một phương án chúng tôi nói trong phía dẫn so với GPU là những GPU rất kết quả trong việc triển khai các quá trình song tuy vậy quy tế bào lớn.Và khử nhiễu là 1 trong những trong số các công việc như vậy. GPU giúp tăng vận tốc lên khoảng 20 lần và quy trình này có thể được hoàn toàn chỉ trong một vài ba giây.

Nhưng vấn đề này hoàn toàn có thể diễn ra nhanh hơn. Điều gì sẽ xẩy ra nếu, ráng vì giải quyết vấn đề khử nhiễu riêng biệt rẽ cho từng hình ảnh, liệu rất có thể liên hệ ngược quay trở về các phương án khử nhiễu trong thừa khứ để giải quyết và xử lý vấn đề cấp tốc 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 rất có thể sử dụng tài liệu học được trong suốt thời gian light cache tính toán sẽ giúp giải quyết nhiều vụ việc liên quan đến kết xuất cấp tốc hơn nhiều.

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

Hiện nay, có nhiều buôn chuyện xung quanh những chủ đề Deep Learning và Deep Neural Networks (thực tế bọn chúng là một).Nhưng mạng thần gớm nhân tạo đơn giản dễ dàng đề cập mang lại số lớp bên trong mạng đến mức độ nào? Ý tưởng kiến tạo một mạng máy tính học hỏi cách giải quyết các sự việc cụ thể, trường đoản cú các giải pháp được hỗ trợ đối cùng với vấn đề, hoặc bằng cách học hỏi từ những thử nghiệm của thiết yếu chúng.

Một khi mạng đọc hơn về cách giải quyết và xử lý một vấn đề, như khử nhiễu, nó rất có thể giải quyết được vụ việc nhanh rộng nhiều.

Về lý thuyết, bằng vấn đề đưa vào mạng thần kinh nhân tạo hàng ngàn nhân tố khử nhiễu không giống nhau theo suốt những phiên bạn dạng hoàn chỉnh cuối cùng, nó rất có thể học được cách xử lý vấn đề nhiễu sử dụng dữ liệu hình ảnh này, và tiếp nối áp dụng phương thức này đối với các trường phù hợp khác.

Xem thêm: Top 10 Phần Mềm Dj Tốt Nhất 2022, Top Phần Mềm Dj Tốt Nhất Hiện Nay

Đó chính xác là cách NVIDIA đã giới thiệu với bộ khử nhiễu bức tốc OptiX Al. NVIDIA đã gây ra trí tuệ tự tạo sử dụng hàng chục ngàn hình hình ảnh được kết xuất vào Iray, và dữ liệu học được này hiện hoàn toàn có thể được áp dụng cho các hình hình ảnh được dò tia. Shop chúng tôi đã ra quyết định thử nghiệm cách thức các dữ liệu học được này có thể hữu ích cho V-Ray.

Tất cả là vụ việc tốc độ

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

Theo định nghĩa, nó giúp cho bạn dự đoán cực tốt về hình ảnh cuối cùng. Đồng thời, tính bao gồm xác có lẽ không nên điều quan trọng đặc biệt nhất. Ví như trong thời gian thực chúng ta cũng có thể tạo ra một hình hình ảnh không nhiễu hoàn toàn có thể sử dụng được, nó gồm thể tác động đến các bước của bạn, quan trọng đặc biệt trong thời hạn lấy tia nắng và cải cách và phát triển hình ảnh.

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

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

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

Ví dụ, hãy quan gần kề edge detection.Vì các góc cạnh thường xuyên được phân phát hiện dựa vào độ tương làm phản cao giữa các điểm hình ảnh lân cận, một hình hình ảnh nhiễu rất có thể không tất cả đủ thông tin để phạt hiện giỏi các góc cạnh. Khi chúng ta kết xuất một băng thông khuếch tán cùng một mặt đường dẫn bình thường trong V-Ray, nó thu thập đủ tin tức về một cảnh để xác định vị trí của những góc cạnh.

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

Trong lấy ví dụ như này, họ đang chăm chú một cảnh khá tinh vi với những chiếu sáng toàn cục. Shop chúng tôi sử dụng cả đường dẫn khuếch tán và bình thường như một trong những phần của cỗ khử nhiễu. Shop 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.