RTCamp10 1 Renderer Name: kagayaki_v3 Image Resolution Sample Per Pixel Frame Per Second Num of Frames 768 x 768 20 24 142 Yoshi’s Dream (Twitter: @TTRS_Yoshi_CG)

kagayaki kagayaki（輝き） 名前の由来はとあるコンテンツ 『『輝き』とは、形のないものをさします。例えば、......（中略）……などなど、『キラキラとした輝き』を 持つ何か、です』 GPUレンダラ CUDA C / C++で実装 OptiXなどのレイトレAPIや外部ライブラリは基本使用せず，すべてソフト側で実装する方向性 2

kagayaki_v3に至るまで kagayaki_mypt (v0) 昨年度の提出物 バグだらけ kagayaki_v1 RGB Ray Tracing Spectral Ray Tracing NeRF training and rendering NeRFを実装したあたりで悲惨なスパゲティ 3

kagayaki_v3に至るまで kagayaki_v2 作ったはいいものの，リファクタリングを序盤で放棄 GUIデバッガと化した kagayaki_v3 レイトレ合宿用に作るかと書き始めた 今回提出したもの コード行数はおよそ5000行だった（使いまわし含む） 4

kagayaki_v3 RGB Ray Tracer シーン表現 2-Level でシーンを表現（SceneData_D – Shape_D – primitive_t） 現在は三角面のみ対応 BVHとして，TLAS, BLASともにH-PLOC [C. Benthin, et al. HPG2024]を実装(BVH2) LBVHとPLOC++が組み合わさった手法 BVHの最適化（メモリ削減，DFS順へのReorder）（今回不使用） シーン更新 各フレームで差分の存在するShapeのBLASと，TLASのみを再構築 光源面の個数と大きさは変動しないという制約がある 5

kagayaki_v3 レイトレLaunch処理 1次レイのみ最初に処理してshared memoryに保持 1ピクセルをWarp内のスレッドで集中的に処理 divergenceを気持ち軽減する 単純な1ピクセル1スレッドよりも70%高速化 しかし，レイの保証深度を深くするとむしろ遅い

kagayaki_v3 経路サンプリング処理 面光源へのNEE, パストレとのMIS フィルタリング処理 シーンの情報を利用してフィルタリング レンダリング画像をアルベドで除す 法線情報，深度情報などで重みづけしたカーネルを畳み込み アルベドを乗じて書き戻し 空間方向のみ考慮し，時間方向は気にしない shared memoryに載せて高速化 レイトレの時間に比較すると微小な処理時間 7 処理前 処理後

kagayaki_v3 空間音響処理 これはレイトレではない Compact Explicit Finite Difference Time Domain (CE-FDTD) 法 [K. Kowalczyk, and M. Van Walstjun, 2011] レイトレ時に作成したBVHを用いてシーンのボクセルを作成 ボクセル上で波動方程式を解き，音圧の伝搬をシミュレーション shared memoryに載せることでメモリ節約と高速化 詳しくは明日のセミナーで話します 8

シーン Blenderで作成 反響，残響があるシーンを目指した 三角面: 15,172 tris リファレンス資料 Vaundy 『しわあわせ』 MV jioyi 『cyanine』 ジャケット etc 9

音源 Kontaktの鐘とベースの音色をもとに，EQとコンプレッサーで音に重厚感の印象を付与 シミュレーションで計算できない周波数成分は発散を招くのでEQでハイカット 振り子の付け根に音源を設定している 10

使用したライブラリ等 プログラム（オフラインレンダリング） stb_image: 画像IOのライブラリ TinyObjLoader: OBJファイルの入力 Thrust: CUDA版のC++ stdライブラリみたいなもの curand: 乱数生成 アセット テクスチャ: McGuire Computer Graphics Archiveにあるテストシーンで用いられているテクスチャ モデル: Stanford Bunny 上記にないものはすべてフルスクラッチで実装，作成しました． 11

Thanks! 12