关于QMC与DMC

512_mai

书本中的QMC现在的VR已经改为了更加完善的DMC，那么DMC的设置上与QMC还相同吗？还是要有独立的解释？
关于DMC的设置时参考书本上的QMC还是有自己设置的一套？

还有，DMC是在QMC上面的一个很好的改良。那么DMC作为次引擎的效果跟灯光缓冲相比会怎么样？

还有与DMC作为主引擎的效果是否还是与QMC相似？

简单的说，QMC是随机乱数采样计算的，因此每次渲染的效果稍有不同。

这种差别其实也不是特别大，只是表现在小的细节上。

而DMC是固定的，不论多少次渲染，最终效果始终一致。

纯个人理解，如有错误，欢迎指正~

书本中的QMC现在的VR已经改为了更加完善的DMC，那么DMC的设置上与QMC还相同吗？还是要有独立的解释？
关于DMC的设置时参考书本上的QMC还是有自己设置的一套？
512_mai 发表于 2010-10-12 21:56

在讲 QMC 与DMC之前先讲一下MC，也就是Monte Carlo（蒙特卡罗），MC 其实是一种分布式积分算法，而MC算法专门用这种积分所产生的分布概率来产生各种模糊数据，其实 MC 所涉及的特性都是为了解决模糊效果，比如抗锯齿采样其实就是为了将图像锯齿模糊化，模糊反/折射也是为了产生模糊模拟真实情况的反折射成像，运动模糊其实就是为了让成像根据运动速度与时间的关系产生出模糊效果，诸如此类。

而什么又是 QMC 呢？全名是Quasi-Monte Carlo（准蒙特卡罗)，这其实是 MC 算法的一个变种，它缩减了算法取样的范围，QMC 所产生的随机样本全部来自于一个低差异数据序列，而不是传统 MC 的庞大假随机数生成，所以Vray在新版本中已经抛弃了QMC 分布式特性，使用一种全新的 MC 变种算法，也就是楼主想要了解的 DMC。

DMC 的全称为：Deterministic Monte Carlo （确定性蒙特卡罗），DMC 作为 MC 的一个新的变种，其区别在于，MC 生成用于模糊结果的采样点情况源于一个庞大的随机数据集，即使我们计算的情况或考虑的内容本身根本没有发生改变，但计算的模糊结果每一次都是不一样的。DMC 则不同，DMC 先依据某种规则考虑计算的重要性和内容的特质，然后事先确定一组数据序列，而样本则产生于这组已确定的数据序列，因此，多次的计算结果是一致的，比如应用于动画或是静帧渲染，就可以更好的降低可能带来的噪点情况，DMC和QMC之间的区别在于，这两者选择产生样本的数据序列集不同，考虑规则不同。事实上,QMC只是DMC的一个子集。

PS：我们不需要在这些纯理论定义上浪费太多时间，了解一下就行，关键是要知道Vray的新核心是DMC，要知道DMC怎样的设置才能更好的表现我们所需要的效果，这个才是我们虽要掌握的重点内容，这也是本书中介绍的参数设置的篇幅远超过理论介绍的原因。

在讲 QMC 与DMC之前先讲一下MC，也就是Monte Carlo（蒙特卡罗），MC 其实是一种分布式积分算法，而MC算法专门用这种积分所产生的分布概率来产生各种模糊数据，其实 MC 所涉及的特性都是为了解决模糊效果，比如抗 ...
Jessesn 发表于 2010-10-12 23:43

其实我就是想了解一下DMC的参数设置跟QMC是一样还是有差异···用DMC作为主引擎好还是发光贴图好·~
分别作用于什么情况。

DMC有一个采样器，有一个主引擎DMC。我想了解一下数字的设置。

DMC有一个采样器，有一个主引擎DMC。我想了解一下数字的设置。
512_mai 发表于 2010-10-13 01:05

所有DMC的设置完全可以参考书上 QMC 的设置， DMC采样的设置请参考书本的 191页的说明。DMC引擎请参考书本182 页的详细说明