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ブックマーク / qiita.com/Ushio (5)

  • もふもふレンダリング入門(1) - Qiita

    レイトレ合宿アドベントカレンダー5週目の記事です。 https://sites.google.com/site/raytracingcamp5/#TOC--10 はじめに An Efficient and Practical Near and Far Field Fur Reflectance Model [1] より いやー最高にもふもふですね、 というわけで、自分のレンダラでももふもふレンダリングをトライしてみたくなりました。昨今のけものフレンズブームもあり、もふもふレンダリングへの需要が高まっています。どうやらコンピュータグラフィックスにおいてもたくさんの先行研究があるようです。 髪(hair)と毛皮(fur)のレンダリング手法色々 まず毛のレンダリング手法にはどんなものがあるのか?というのをざっと見てみることにします。 Kajiya-Kayモデル [2], [3] 異方性鏡面反射成

    もふもふレンダリング入門(1) - Qiita
  • XYZ色空間に迫る(1) - Qiita

    ここで、$ v_a $ $ v_b $はそれぞれ物質の中での波の速度を示し、$ \frac { v_a }{ v_b } $ を屈折率(refraction index)とも呼びます 少し変形してやれば、 \frac { \sin { \theta _{ a } } }{ \sin { \theta _{ b } } } =\frac { v_{ a } }{ v_{ b } } \\ \sin { \theta _{ a } } =\frac { v_{ a } }{ v_{ b } } \sin { \theta _{ b } } \\ \frac { v_{ b } }{ v_{ a } } \sin { \theta _{ a } } =\sin { \theta _{ b } } \\ \theta _{ b }=\arcsin { \frac { v_{ b } }{ v_{

    XYZ色空間に迫る(1) - Qiita
    rydot
    rydot 2017/05/31
  • 確率密度関数からモンテカルロ積分まで - Qiita

    皆さんこんにちは、レイ、飛ばしてますでしょうか? これはレイトレ Advent Calender 2016 11日目の記事です。 自分はいったん飛ばすのを休憩して、今更高校のときすっ飛ばした数Ⅲを、 坂田アキラの 数IIIの微分積分が面白いほどわかる にて勉強したりしてました。 とても気持ちのいい問題が多く、サクサク進むことができました。おすすめです。 ゴール さて、題ですが、確率的な考え方はレイトレにおいてとても大事です。Veach氏の論文においても、最初の方から登場します。PBRT v3では748ページが該当箇所でしょうか。しかしこの、圧倒的ボリュームですね。。。 今回は確率の数学を積分の問題へ適用するところを、直観的理解を目指してまとめていきたいと思います。 なので数式はなるべく省略しないよう、心がけたいと思います。 確率密度関数(probability density fun

    確率密度関数からモンテカルロ積分まで - Qiita
    rydot
    rydot 2016/12/18
  • C++のcerealのシリアライズが快適すぎるやばい - Qiita

    cerealって? cerealとは、C++11用のjson, xml, binaryシリアライズライブラリです。似たようなものにboost::serializationや、googleのprotocol buffersなどがあります(ほかにもまだありそうですが)。 ではなぜcerealなのか? cerealには他の二つにはない利点として、 ヘッダーオンリー ライブラリが小規模 というのがあります。 この性質は移植作業を大変楽にしてくれます。 というのも自分、boost::serializationをしばらく使っていたのですが、iOSでも使おうとしてビルドで問題がおきて、もっと良いシリアライズライブラリがないものかと探した経緯があります。 シリアライズしたいケースとして、異なるプラットフォーム同士で通信するプログラムを作りたいケースがありますので、この性質は大いに作業を楽にしてくれます。

    C++のcerealのシリアライズが快適すぎるやばい - Qiita
  • C++のcerealのシリアライズが快適すぎるやばい - Qiita

    cerealって? cerealとは、C++11用のjson, xml, binaryシリアライズライブラリです。似たようなものにboost::serializationや、googleのprotocol buffersなどがあります(ほかにもまだありそうですが)。 ではなぜcerealなのか? cerealには他の二つにはない利点として、 ヘッダーオンリー ライブラリが小規模 というのがあります。 この性質は移植作業を大変楽にしてくれます。 というのも自分、boost::serializationをしばらく使っていたのですが、iOSでも使おうとしてビルドで問題がおきて、もっと良いシリアライズライブラリがないものかと探した経緯があります。 シリアライズしたいケースとして、異なるプラットフォーム同士で通信するプログラムを作りたいケースがありますので、この性質は大いに作業を楽にしてくれます。

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