blue-noise-sampler

本包提供了一个 Rust 版本的 A Low-Discrepancy Sampler that Distributes Monte Carlo Errors as a Blue Noise in Screen Space 示例代码。

• 文档

用法

基本上，这个包只是暴露了一组可以上传到 GPU 缓冲区的表，然后可以使用以下类似 HLSL 代码进行采样。此代码直接来自论文中提供的采样器代码（与表相同）。

StructuredBuffer<int> g_blueNoiseSobol : register(t6, space0);
StructuredBuffer<int> g_blueNoiseScrambleTile : register(t7, space0);
StructuredBuffer<int> g_blueNoiseRankingTile : register(t8, space0);

float samplerBlueNoise(int pixel_i, int pixel_j, int sampleIndex, int sampleDimension)
{
	// wrap arguments
	pixel_i = pixel_i & 127;
	pixel_j = pixel_j & 127;
	sampleIndex = sampleIndex & 255;
	sampleDimension = sampleDimension & 255;

	// xor index based on optimized ranking
	// jb: 1spp blue noise has all 0 in g_blueNoiseRankingTile so we can skip the load
	int rankedSampleIndex = sampleIndex ^ g_blueNoiseRankingTile[sampleDimension + (pixel_i + pixel_j*128)*8];

	// fetch value in sequence
	int value = g_blueNoiseSobol[sampleDimension + rankedSampleIndex*256];

	// If the dimension is optimized, xor sequence value based on optimized scrambling
	value = value ^ g_blueNoiseScrambleTile[(sampleDimension%8) + (pixel_i + pixel_j*128)*8];

	// convert to float and return
	float v = (0.5f+value)/256.0f;
	return v;
}

有一些观察结果需要注意，每个包中的模块（ssp1、spp2 等）包含 3 个全局变量：SOBOL、SCRAMBLING_TILE 和 RANKING_TILE，它们名称相同，因此您可以在代码中使用 use blue_noise_sampler::spp16::*; 正确的一个，并在需要更多样本时更改它，而无需更新其余部分。

在 spp1 的情况下，RANKING_TILE 表全部为 0，因此它严格不需要上传到 GPU，并且上述代码可以修改为进行一次更少的加载，作为微优化。

许可证

基于 MIT 许可证（LICENSE 或 http://opensource.org/licenses/MIT）

贡献

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