原文 / New adaptive method and optimisation prepass early results
編譯 / Hammer Chen
Vlado過去幾個月很努力工作，研發兩個新功能。讓用戶可以不必擔心算圖設定，且能確保最佳算圖時間且達到想要的品質。
第一個新功能是新的方法，用來評估像素採樣是否夠好，或是需要更多的採樣。過去來說，這是透過雜訊閥值（noise threshold） 來控制的，但是這個方法有其缺點。首先，雜訊的程度可能會因為不同場景的照明條件不同，即使是很類似的場景，最終的雜訊還是可能會有很大不同。再來，雜訊閥值是由絕對的浮點的數值來決定的，暗部缺愈容易有少的採樣 （也因此雜訊比較高） 而亮部可能會採樣過多（導致增加算圖時間， 可是視覺上看不出差異）。其三 ，通常提高MSR不會真正降低AA射線的投射數量，往往只會導致算圖時間突然增加，當你把MSR與高的AA同時使用。
新的方法是基於像素差異（Pixel Variance）， 換句話說，以百分比而不是用絕對數值 （我很樂意解釋差異性的細節 ，但會需要統計的概念 。警告， 這不適合一般大眾，但是你不需要了解統計就能使用到這個功能的優點。）這個理論是說，採樣器必須要耗費在整個螢幕相同的時間，而不是在某些區較久，某些區域較短。因此，這會產生整張圖片一致的雜訊程度。對於相同影樣品質可以產生比較好看的雜訊分布。又，加倍MSR會導致AA射線的減半發射，因此可能會產生較乾淨的影像，且花費較少時間（這不是魔術，我把數學的部分省略了，除非你跟我要）
第二的全新功能則是 ─ 預先計算（Prepass） 這會在實際開始追蹤之前分析場景，然後最佳化二級射線與攝影機射線。預先計算會考量場景的三個屬性：法線差異（Normals variance）、反照率差異（Albedo Variance）、景深差異（ Depth (Z) Variance）。當差異高時，預先計算就比較深；當差異小時，預先計算就接近白色。預先計算的通道的平均。接著就以MSR相乘 ，得到的結果就是哪些區域需要更多的AA射線 （毛髮、多細節的紋理 、大量個反射、植物等等）這些就不會被MSR設定的二級射線所拖累，而簡單區域 （例如寬廣 平坦的牆面）就會被清理，不需這麼多AA射線 （請記得，這些AA射線計算速度比二級射線要慢好幾倍，所以要盡可能地節省使用。因為用戶設定的二級射線並不會減少，而接續的AA射線就不會發現在這些區域有任何需求。）
儘管我們還在研發 （Vlado負責寫程式碼，我負責測試、測試、測試） 找出這兩個新增功能的最佳平衡。我們認為是時候提供搶先看的內容，用數據來證明 （而不是只用視覺來比較）
廢話不多說，就來看以下測試效果。目標是要達到接近的算圖時間，然後檢查其雜訊程度。
（譯者注：圖片請至原論壇查看）
在本例裡，改變採樣器，在相同算圖時間裡，減少了約30%的雜訊。增加了預先計算的功能 再進步地減少了1.5分鐘的算圖時間，且維持相同的雜訊量。如同我與Vlado所說，新的採樣器並不一定會算的比舊的快，可能會比相同設定算的慢。這個功能強大的地方是讓整張影像的雜訊分布一致 ，在不同的照明條件下，舊的採樣器無法達到。
[延伸閱讀]
Vlado談V-Ray的現況與研發走向
編譯 / Hammer Chen
Vlado過去幾個月很努力工作，研發兩個新功能。讓用戶可以不必擔心算圖設定，且能確保最佳算圖時間且達到想要的品質。
第一個新功能是新的方法，用來評估像素採樣是否夠好，或是需要更多的採樣。過去來說，這是透過雜訊閥值（noise threshold） 來控制的，但是這個方法有其缺點。首先，雜訊的程度可能會因為不同場景的照明條件不同，即使是很類似的場景，最終的雜訊還是可能會有很大不同。再來，雜訊閥值是由絕對的浮點的數值來決定的，暗部缺愈容易有少的採樣 （也因此雜訊比較高） 而亮部可能會採樣過多（導致增加算圖時間， 可是視覺上看不出差異）。其三 ，通常提高MSR不會真正降低AA射線的投射數量，往往只會導致算圖時間突然增加，當你把MSR與高的AA同時使用。
新的方法是基於像素差異（Pixel Variance）， 換句話說，以百分比而不是用絕對數值 （我很樂意解釋差異性的細節 ，但會需要統計的概念 。警告， 這不適合一般大眾，但是你不需要了解統計就能使用到這個功能的優點。）這個理論是說，採樣器必須要耗費在整個螢幕相同的時間，而不是在某些區較久，某些區域較短。因此，這會產生整張圖片一致的雜訊程度。對於相同影樣品質可以產生比較好看的雜訊分布。又，加倍MSR會導致AA射線的減半發射，因此可能會產生較乾淨的影像，且花費較少時間（這不是魔術，我把數學的部分省略了，除非你跟我要）
第二的全新功能則是 ─ 預先計算（Prepass） 這會在實際開始追蹤之前分析場景，然後最佳化二級射線與攝影機射線。預先計算會考量場景的三個屬性：法線差異（Normals variance）、反照率差異（Albedo Variance）、景深差異（ Depth (Z) Variance）。當差異高時，預先計算就比較深；當差異小時，預先計算就接近白色。預先計算的通道的平均。接著就以MSR相乘 ，得到的結果就是哪些區域需要更多的AA射線 （毛髮、多細節的紋理 、大量個反射、植物等等）這些就不會被MSR設定的二級射線所拖累，而簡單區域 （例如寬廣 平坦的牆面）就會被清理，不需這麼多AA射線 （請記得，這些AA射線計算速度比二級射線要慢好幾倍，所以要盡可能地節省使用。因為用戶設定的二級射線並不會減少，而接續的AA射線就不會發現在這些區域有任何需求。）
儘管我們還在研發 （Vlado負責寫程式碼，我負責測試、測試、測試） 找出這兩個新增功能的最佳平衡。我們認為是時候提供搶先看的內容，用數據來證明 （而不是只用視覺來比較）
廢話不多說，就來看以下測試效果。目標是要達到接近的算圖時間，然後檢查其雜訊程度。
（譯者注：圖片請至原論壇查看）
在本例裡，改變採樣器，在相同算圖時間裡，減少了約30%的雜訊。增加了預先計算的功能 再進步地減少了1.5分鐘的算圖時間，且維持相同的雜訊量。如同我與Vlado所說，新的採樣器並不一定會算的比舊的快，可能會比相同設定算的慢。這個功能強大的地方是讓整張影像的雜訊分布一致 ，在不同的照明條件下，舊的採樣器無法達到。
[延伸閱讀]
Vlado談V-Ray的現況與研發走向
This is ggreat
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