[发明专利]使用扭曲的复合估计乘积积分

说明书

公开了使用扭曲的复合估计乘积积分。对函数进行采样用于许多应用，诸如渲染图像。挑战是如何选择最佳样本以最小化计算并产生准确结果。替代方案是使用更大数量的样本，这些样本可能不被仔细地选择以试图增加准确度。对于为积分的函数，例如用于渲染图像的函数，可通过求积分的倒数来计算样本分布。遗憾的是，对于许多积分，计算积分的倒数既不容易也不实际。而是，可组合扭曲函数以提供准确地接近被积分的乘积的因子的样本分布。每个扭曲函数近似乘积的倒数项，同时考虑扭曲函数近似乘积中其他因子的影响。所选择的扭曲函数被定制或“拟合”以实现近似乘积的重要性采样。

技术领域

本公开涉及估计乘积积分，并且更具体地，涉及使用扭曲的复合(composition ofwarps)估计乘积积分。

背景技术

对函数采样用于许多应用，诸如渲染图像。其挑战是如何选择最佳样本以最小化被处理的样本的数量并产生准确结果。替代方案是使用更大数量的样本，这些样本可能不被仔细地选择以试图增加准确度。对于为积分的函数，可通过对积分求倒数(invert)来计算样本分布。用于对积分求倒数的常规方法可以被称为“反转(inversion)方法”。遗憾的是，对于许多积分，使用反转方法来计算积分的倒数既不容易也不实际。需要解决这些问题和/或与现有技术相关联的其他问题。

发明内容

公开了一种用于使用扭曲(warp)的复合对积分乘积进行采样的方法、计算机可读介质和系统。采样技术可用于对积分乘积进行采样以渲染图像。对于为积分乘积的函数，例如渲染方程，可通过使用组合扭曲函数(warp function)以提供准确地近似被积分的乘积的因子的样本分布来计算样本分布。每一扭曲函数近似反函数(inversion function)。所选择的扭曲函数被定制或“拟合”以实现近似乘积的重要性采样。

选择近似乘积积分的第一因子的第一扭曲函数及近似乘积积分的第二因子的第二扭曲函数。将第一扭曲函数的参数拟合至第二扭曲函数以产生经拟合的第一扭曲函数。将经拟合的第一扭曲函数和第二扭曲函数进行组合以产生样本分布，并且将样本分布应用于第一因子和第二因子的乘积以近似乘积积分。

附图说明

图1A示出了均匀随机采样函数。

图1B示出了非均匀随机采样函数。

图1C示出了乘积函数的重要性采样。

图1D示出了乘积因子的重要性采样和所得到的乘积函数的样本分布。

图1E示出了包括使用映射的均匀样本进行光线追踪的区域的图像。

图1F示出了根据一实施例的包括使用映射的扭曲的均匀样本进行光线追踪的区域的图像。

图2A示出了根据一实施例的用于产生最佳乘积扭曲的扭曲复合。

图2B示出了根据一实施例的对复合的扭曲进行拟合。

图2C示出了根据一实施例的用于使用扭曲的复合来估计乘积积分的方法的流程图。

图3示出了根据一实施例的并行处理单元。

图4A示出了根据一实施例的、图3的并行处理单元内的通用处理集群。

图4B示出了根据一实施例的、图3的并行处理单元的存储器分区单元。

图5A示出了根据一实施例的、图4A的流式多处理器。

图5B是根据一实施例的、使用图3的PPU实现的处理系统的概念图。

图5C示出了可以实现各种先前实施例的各种架构和/或功能的示例性系统。

图6是根据一实施例的由图3的PPU实现的图形处理管线的概念图。

具体实施方式