Accurate Approximation of Soft Shadows for Real-Time Rendering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A crucial element that sets apart realistic images from counterfeit ones is the inclusion of soft shadows.Despite the numerous techniques proposed to achieve this effect, the expense associated with computing precise soft shadows per pixel means that they continue to be excessively costly, primarily due to the necessity of a substantial number of rendering passes.To replicate accurate soft shadows in real-time applications, it is necessary to divide the area light into multiple samples and create a distinct shadow map for each of these samples.Subsequently, these shadow maps are merged to attain the intended visual effect.To obtain correct soft shadows, many shadow maps must be created, making the calculation procedure time-consuming.We suggest an innovative approach aimed at decreasing the rendering time necessary for real-time rendering while generating exact soft shadows.We advocate for reducing the number of samples in area lights to optimize soft shadow generation.Our technique is inspired by the Cascaded Shadow Maps (CSM) method use several shadow maps at different resolutions.It enables us to decrease area light source samples on specified areas of the waterfall view frustums.Furthermore, we develop a GPUbased filter with different kernels for each subfrusta to remove artifacts.In our experiments, our approach reduced rendering times until 51%.This method effectively removes artifacts, softens the resulting soft shadows, and decreases the computation time.The outcomes demonstrate that our strategy enhances efficiency by producing real-time soft shadows of exceptional quality at a faster pace than existing methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle