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mental ray/iray の camera の用語に関して気がついたこと.


もともと mental ray のカメラは pinhole camera であったので,通常のカメラと違う用語の利用があるため,ここに示しておく.

aperture: これは film の width である.レンズの開口径とは関係がない.mental ray あるいは iray/neuray のカメラはもともと pinhole camera なので,レンズのサイズというものはなかった.

focal: これはレンズの位置からセンサーの位置までの距離である.pinhole camera ではピントはどこにでも合うので focal length の意味はないが,aperture と focal から horizontal 方向の field of view が計算できるのでそのためにあるようだ.

aspect ratio: これは film の aspect ratio である.解像度やカメラの形状とは関係がない.aspect ratio = film width/film height である.aperture, focal, そして aspect ratio を使うと鉛直方向の field of view が計算できることは注意しておいてよいだろう.

mental ray/iray camera model (pinhole camera) without lens shader 

今のカメラは depth of field などができるように拡張されているので,この用語は混乱しやすい.depth of field のために lens_radius や focus_plane_distance という parameter を持つ lens shader がある.

カメラに関しての記述は Andy Kopra の Writing mentalray Shaders の 24 章がわかり易い.

ところで今年の春に mental image は完全に NVidia の子会社に統合された http://www.mentalimages.com ようだ.会社は NVidia ARC (NVidia Advanced Rendering Center) という名前になった.

SIGGRAPH では NVidia は今後も mental images の製品をサポートしていくということだ (http://www.nvidia.com/object/siggraph-2011.html)が,GPU やcloud をより利用していく方向を打ち出していた.ただ,mental images の名前がなくなってしまうのはちょっと寂しい.

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以下は iray dev blog の個人的な翻訳です. この翻訳は iray 開発者あるいはNVIDIA とはまったく関係がありません. 原文:  http://blog.irayrender.com/post/12964041473/noisy-pictures 物理的に正しいレイトレーサあるいはパストレーサを用いるレンダラが直面する主な問題があります.それは完全にノイズのない画像を生成するには長いレンダリング時間がかかるというものです. 残念なことにこれは(準-)モンテカルロ法に基づくアルゴリズムが一般に持つ性質によるものです.これらの手法では数学的に期待値の持つエラーが線形に消えていくことはありません. irayにとってこれが意味することは,ノイズの総量は1フレームをレンダリングする際に使うサンプルの数(あるいは総時間)に直接に比例しないということです.このためにレンダリングの最初の頃のステップで減っていくノイズの量は,後で減っていくノイズの量に比べて少ないように見えます.つまり収束がだんだん遅くなっていくような印象を受けるのです. この事実を回避するために,多くのレンダラは通常ある仕事を省略しようとします.たとえば,レンダラの中にはいくつかの物理的な効果を無視したり,レンダリング結果の無偏向性(un-biasedness)をあきらめたりします.その他の技術としては特殊な発見的手法を用いてサンプルをフィルタし,ノイズをぼかしてしまうというものがあります.あるいは単純に様々な芸術的な方法に依存する方法,たとえば,根底にあるレンダリングのアルゴリズム/魔法に影響する沢山のスイッチを用意して,それをいじりまわすという方法です. しかし iray の一つの大きなデザインゴールは,インストールしたらそのままいつでも全てが正しく動作し,沢山のパラメータをいじりまわすことは必要ないというものです.私の正直な意見としては,パラメータの数は 0 であるべきです.そうであれば,アーティストやデザイナは実際のレンダリングされるコンテンツに完全に集中できるようになり,小難しい深い数学の詳細を知る必要はありません.また,一貫性のないアルゴリズムはまったく使うべきではないと思います.そういうアルゴリズムを使わなくてはいけないかわいそうなアーティストが見るのは,あ