Kutoa Terminology Kuelezea

Imependezwa dhidi ya Unbiased, Reyes, na GPU-Kuongeza kasi

Ikiwa umetumia wakati wowote kutazama injini mbalimbali za utoaji kwenye soko, au usomaji kuhusu ufumbuzi wa utoaji wa pekee , uwezekano umefika kwenye masharti kama yaliyopendekezwa na yasiyo na ubaguzi, kasi ya GPU, Reyes, na Monte Carlo.

Wimbi wa hivi karibuni wa wachache wa kizazi cha pili umezalisha kiasi kikubwa cha harufu, lakini wakati mwingine ni vigumu kusema tofauti kati ya buzzword ya uuzaji na kipengele cha uaminifu kwa mungu.

Hebu tuangalie baadhi ya nenosiri ili uweze kukabiliana na mambo kwa mtazamo wazi:

Je! Ni tofauti gani kati ya utoaji wa kibinafsi na unbiased?

Picha za Mina De La O / Getty

Mjadala wa kile kinachofanya utoaji usio na upendeleo dhidi ya utoaji wa faida unaweza kupata kiufundi haraka haraka. Tunataka kuepuka hilo, kwa hivyo nitajaribu kuiweka kama msingi iwezekanavyo.

Kwa hiyo, hatimaye, chaguo ni kati ya injini isiyofaa, ambayo inahitaji muda zaidi wa CPU lakini masaa machache ya wasanii kufanya kazi, au mchezaji aliyependeza ambayo hupa msanii kabisa udhibiti zaidi lakini inahitaji uwekezaji wa muda mrefu kutoka kwa teknolojia ya utoaji.

Ingawa daima kuna tofauti na utawala, wapelekezi wasio na ufanisi hufanya kazi vizuri kwa picha bado, hususan katika sekta ya taswira ya usanifu, hata hivyo katika filamu za mwendo, filamu, na uhuishaji hupendeza ufanisi wa mchezaji mzuri ni kawaida.

Je, GPU inaongezaje kasi?

Kuongeza kasi ya GPU ni maendeleo mapya katika kutoa teknolojia. Vipindi vya michezo vimetegemea picha za msingi za GPU kwa miaka na miaka, hata hivyo, hivi karibuni hivi karibuni ushirikiano wa GPU umezingatiwa kwa matumizi katika programu zisizo za kweli wakati wa utoaji ambapo CPU imekuwa daima mfalme.

Hata hivyo, kwa uenezi mkubwa wa jukwaa la NVIDIA la CUDA, limewezekana kutumia GPU kwa kitovu na CPU katika kazi za utoaji wa nje ya mtandao, na kuzalisha wimbi jipya la kushangaza la maombi.

Watazamaji wa GPU walioingizwa wanaweza kuwa na ubaguzi, kama Indigo au Octane, au kupendezwa kama Redshift.

Renderman (Reyes) Anakuja Wapi Katika Picha?

Kwa kiwango fulani, Renderman anasimama kwa kiasi fulani mbali na mjadala wa sasa. Ni usanifu wa utoaji wa busara kulingana na algorithm ya Reyes, iliyoendelezwa zaidi ya miaka 20 iliyopita katika Studios ya Uhuishaji wa Pixar.

Renderman amejumuisha sana katika sekta ya graphics ya kompyuta, na licha ya ushindani wa kukua kutoka Arnold ya Angle ya Uwezo, uwezekano mkubwa kuwa bado ni mojawapo ya ufumbuzi wa utoaji wa juu katika studio za mwisho na za madhara kwa miaka mingi ijayo.

Kwa hivyo ikiwa Renderman ni maarufu sana, kwa nini (mbali na mifuko ya pekee kwenye maeneo kama CGTalk), husikia kuhusu hilo mara nyingi?

Kwa sababu sio tu iliyoundwa kwa mtumiaji wa mwisho wa kujitegemea. Angalia karibu na jumuia ya CG mtandaoni na utaona maelfu ya picha kutoka kwa raytracers zilizopendekezwa kama Vray na Ray ya akili, au vifurushi visivyo na ubaguzi kama vile Maxwell na Indigo, lakini ni nadra sana kufikia kitu kilichojengwa huko Renderman.

Ni kweli tu inakuja kwa ukweli kwamba Renderman (kama Arnold) hakuwahi kamwe kutumiwa sana na wasanii wa kujitegemea. Wakati Vray au Maxwell inaweza kutumika kwa ufanisi kabisa na msanii mmoja huru, inachukua timu ya kutumia Renderman jinsi ilivyopangwa. Renderman iliundwa kwa ajili ya mabomba makubwa ya uzalishaji, na ndiyo inavyostawi.

Je! Yote Ina maana gani kwa Mtumiaji wa Mwisho?

Kwanza, ina maana kuna chaguzi zaidi kuliko hapo awali. Sio muda mrefu uliopita, kutoa ilikuwa kidogo ya uchawi nyeusi katika ulimwengu wa CG, na wasanii wengi wenye ujuzi wa kiufundi walifanya funguo. Zaidi ya kipindi cha muongo uliopita, uwanja uliopanga mpango mkubwa na ufanisi wa picha umefikia kikamilifu kwa timu ya mtu mmoja (kwa picha bado, angalau).

Angalia orodha yetu iliyochapishwa hivi karibuni ya injini za kutoa huhisi kujisikia kwa ufumbuzi ngapi mpya uliojitokeza. Teknolojia ya kutoa inajitokeza njia ya nje ya sanduku, na ufumbuzi mpya zaidi kama Octane au Redshift ni tofauti na standbys zamani kama Renderman kwamba karibu haina hata maana ya kulinganisha yao.