해시 기반 레이 경로 예측 레이의 지역성을 활용한 BVH 순회 계산 생략
최신 레이 추적 기술은 BVH 트리와 같은 계층적 가속 구조를 사용하여 장면 내의 객체들을 점점 더 작은 경계 볼륨으로 감싸는 방식을 채택하고 있습니다. 이러한 가속 구조는 레이가 교차하는 물체를 찾기 위해 수행해야 하는 레이-장면 교차 횟수를 줄입니다. 그러나 우리는 레이들이 이들 가속 구조를 탐색하면서 큰 중복성을 보고 있습니다. 현대의 가속 구조는 장면의 공간적 조직을 탐색하지만, 구조를 통과하는 레이 간의 유사성은 무시되어 중복된 탐색이 발생합니다. 본 논문은 새로운 유망한 기술인 해시 기반 레이 경로 예측(HRPP)을 제안하고, 이를 통해 레이들의 유사성을 활용하여 불필요한 가속 구조 탐색을 피하는 방법을 연구합니다. 우리의 데이터는 가속 구조 탐색이 플랫폼이나 목표 이미지 품질에 관계없이 레이 추적 랜더링 시간의 중요한 부분을 차지한다는 것을 보여줍니다. 본 연구는 사용되지 않은 레이의 지역성을 측정하고, 연관성이 있는 레이와 그렇지 않은 레이 모두를 위한 개선된 레이 탐색 성능의 이론적 잠재력을 평가합니다. HRPP는 평균적으로 모든 교차 탐색 계산 중 40%를 건너뛸 수 있음을 보여줍니다.
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AI 요약