Adaptive Visibility-Driven View Cell Construction

by syoyo

Oliver Mattausch, Jiri Bittner, Michael Wimmer
Adaptive Visibility-Driven View Cell Construction
EGSR2006.

avdvc.jpg
2D で見た、生成された視野セル。
ビジビリティを考慮してうまくセルが構築されているらしい。

自動で PVS(portal) のセルを生成してくれる手法。
ゲームなどでは、この portal 用のセルの生成は
level editor などで手作業で行うことが多いかと思いますが、
これを自動でやってくれるというのは便利ではないでしょうか。
(とはいえある程度自動でやってくれるソフトもあった気がします)

既存手法ではあるセルから見える PVS(Potentially Visible Set, 見えちゃうかも集合)
を計算するのは多くあったが、セルそのものを見つけ出す手法については
ほとんど研究されてこなかったと論文では述べられています。

アルゴリズムとしては、

  1. ビジビリティのサンプリング
  2. 空間の分割
  3. 空間のマージ

となっています。ビジビリティのサンプリングに関しては、
基本的にはランダムな手法を用いていますが、
Guided Visibility Sampling と組み合わせるとよりロバストな
推定ができるのではと思います。

また、リアルタイムレイトレーシングにおいて、
シーン全体に kd-tree を構築するのではなくて、
このような手法を作って PVS + セル内部は kd-tree、
というような目的にも使えるかと思います。
特に本手法は前処理でビジビリティも計算するので、
そのようなビジビリティサンプリングの結果を利用した
kd-tree の分割面決定にも応用がありそうです。
(現在 kd-tree にて良く使われている SAH(surface area heuristic) による
分割面決定アルゴリズムは、ポリゴンの面積と tree node の
バウンディングボックスしか考慮していない) 

論文 abstract 日本語訳

視野空間を多重レベルの視野セル(view cell)へと自動で分割する新しい手法を提案します。

平均レンダリング時間を最小化するために、コストベースのモデルを利用します。
既存手法とは異なり、我々のモデルはシーン内の実際のビジビリティ(visibility, 可視情報)を考慮します。また、分割はシーンジオメトリの平面に制限されることはありません。

生成された視野セル階層が各種シーンでも問題なく動作し、また既存手法よりも低い平均レンダリング時間となることを示します。

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