Componentes principais agrupados para transferência de radiação pré-computada

Nós comprimimos o armazenamento e aceleramos o desempenho da transferência de radiação pré-computada (PRT), que captura a maneira como um objeto projeta sombra, dispersa e reflete luz. O PRT registra, em muitos pontos de superfície, uma matriz de transferência. Em tempo de execução, essa matriz transforma um vetor de coeficientes harmônicos esféricos que representam a iluminação de fontes distantes e de baixa frequência em radiação emitida. Matrizes de transferência pontuais formam um sinal de superfície de alta dimensionalidade que nós comprimimos usando análise de componentes principais agrupados (CPCA), que particiona muitas amostras em menos clusters, cada um aproximando o sinal como um subespaço afim. Assim, a CPCA reduz o sinal de transferência de alta dimensionalidade para um conjunto de pesos de baixa dimensionalidade por ponto em um conjunto de matrizes representativas por cluster. Em vez de calcular uma soma ponderada de representantes e aplicar este resultado à iluminação, aplicamos os representantes à iluminação por cluster (na CPU) e ponderamos esses resultados por ponto (na GPU). Como a saída da matriz é de dimensionalidade inferior à própria matriz, isso reduz o cálculo. Também aumentamos a precisão das funções de radiação codificadas com uma nova projeção ótima de mínimos quadrados de harmônicos esféricos sobre o hemisfério. Descrevemos uma implementação em hardware gráfico que realiza renderização em tempo real de objetos brilhantes com auto-sombra dinâmica e interreflexão sem fixar a vista ou a luz, como em trabalhos anteriores. Nossa abordagem também permite uma frequência de iluminação significativamente aumentada ao renderizar objetos difusos e inclui dispersão subsuperficial.