1.游戏引擎随笔 0x29:UE5 Lumen 源码解析(一)原理篇
2.Ray使用教程(一):基本用法
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游戏引擎随笔 0x29:UE5 Lumen 源码解析(一)原理篇
实时全局光照的码解追求一直是图形渲染界的焦点。随着GPU硬件光线追踪技术的码解兴起,Epic Games的码解Unreal Engine 5推出了Lumen,一个结合SDF、码解Voxel Lighting、码解Radiosity等技术的码解前端菜谱小程序源码软件光线追踪系统。Lumen的码解实现极其复杂,涉及个Pass,码解近5.6万行C++代码和2万行Shader,码解与Nanite、码解Virtual Shadow Map等系统紧密集成,码解并支持混合使用硬件和软件光线追踪。码解
本系列将逐步解析Lumen,码解从原理入手。码解Lumen以简化间接光照(主要由漫反射构成)为核心,码解采用Monte Carlo积分方法估算,利用Ray Tracing获取Radiance,生成Irradiance,最终得到光照值。它的核心是Radiance的计算、缓存和查询,okr 管理 源码以及这些操作的高效整合。
数学原理上,Lumen依赖渲染方程,通过离散采样近似无限积分。它主要处理Diffuse部分,利用Lambert Diffuse和Ray Tracing获取Radiance。加速结构方面,Lumen利用SDF Ray Marching在无需硬件支持的情况下实现高效的SWRT。
Surface Cache是关键技术,通过预生成的ipad源码泄露低分辨率材质属性图集,高效获取Hit Point的Material Attribute,结合SDF Tracing,为Lumen提供了实时性能。Radiance Cache则是将Direct Lighting结果保存,便于后续的光照计算和全局光照的无限反弹。
Lumen构建了一个由DF和Surface Cache构成的低精度场景表示,即Lumen Scene,负责Mesh DF更新、Global DF合并和Surface Cache更新。通过Screen Space Probe的mro商城 源码自适应放置,Lumen实现了高效的光照追踪和降噪处理。
总体流程包括Lumen Scene更新、Lighting计算和Final Gather,涉及众多数据流和过程,通过3D Texture和Spatial Filtering进行降噪和Light Scattering的处理。后续篇章将深入源码,以更详细的方式揭示Lumen的实现细节和优化策略。
Ray使用教程(一):基本用法
Ray是一个高效且功能丰富的分布式机器学习框架,旨在降低大规模机器学习的门槛。它拥有一系列模块,游戏源码抓取包括Ray Core、Ray Data、Ray Train、Ray Tune、Ray Serve、Ray RLlib和Ray AIR,为人工智能领域的科研人员和工程师提供支持。
Ray的生态位高于TensorFlow和PyTorch等深度学习框架,用于神经网络训练。通过pip命令轻松安装Ray,不同命令可安装不同库,确保安装覆盖所有功能需执行“pip install -U "ray[all]"”。Ray兼容多种操作系统和Python版本,支持从源码到Docker的安装方式。
本教程将详细介绍Ray的安装和每个模块的基本用法,以版本2.4.0为例。首先了解Ray Core的基本分布式能力,初始化Ray后,通过装饰器控制函数或类的并行/分布式执行。
接下来是Ray AIR(AI Runtime),它提供一个集成的API,简化了数据处理和模型训练的过程。使用xgboost时,注意配置环境以兼容Windows系统。该模块通过读取数据、预处理、定义模型和训练等步骤实现高效学习。
Ray Train模块提供与PyTorch类似的API接口,简化了分布式训练的实现。输出结果展示了训练过程的可视化和性能指标。
Ray Tune模块用于超参数搜索,通过定义搜索空间和目标函数,实现自动化优化。结果输出展示了搜索过程和最佳参数设置。
Ray RLlib专注于强化学习领域,通过定义配置文件和训练算法,实现智能决策系统的构建。输出结果反映了算法的训练效果和性能指标。
为了便于学习和实践,所有示例代码已整合至开源仓库:github.com/OpenRL-Lab/R...
此教程仅为Ray的入门指南,后续将深入探索Ray Core、Ray RLlib、Ray AIR等模块的高级用法,并持续更新到GitHub仓库中。
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