ভূমিকা
অনেকগুলি মেইনলাইন ভেক্টর গ্রাফিক্স রেন্ডারিং ইঞ্জিনগুলির মধ্যে একটি অ্যালগোরিদমিক ত্রুটি রয়েছে। তারা প্রতিটি আকার আলাদাভাবে রেন্ডার করে এবং অ্যান্টিয়ালিয়াস পিক্সেল কভারেজ গণনা করে এবং পরে একে অপরের শীর্ষে রচনা করে। হ্যাঁ এটি সহজ তবে সঠিক সমাধানগুলি আরও সহজ।
এটি স্বচ্ছতার সাথে কভারেজকে মিশ্রিত করার কারণে এটি একটি সংঘাতের সমস্যার দিকে পরিচালিত করে। আলফা মিশ্রণ এমন একটি নিয়ম অনুসরণ করে যা পরিস্থিতিটিকে সঠিকভাবে প্রতিনিধিত্ব করে না উদাহরণস্বরূপ, একটি পিক্সেল নিন যা 50% কভার থাকে যা পিক্সেলের সাথে প্রতিবেশী হয় যা 50% পরিপূরকযুক্তও হয় 100% কভারেজের সাথে শেষ হয় না এটি শেষ হয় 75% কভারেজের সাথে । এটি কী দেখায় তা নির্ভর করে কিভাবে অ্যালগরিদম সুর করা হয় এবং অন্যান্য বিবরণগুলির উপর নির্ভর করে তবে সংক্ষেপে এটি একটি জ্ঞাত ত্রুটি। কীভাবে আরও ভাল করা যায় তা দেখানোর জন্য একটি কাগজ লেখার পাশাপাশি বিভিন্ন ইঞ্জিনের ত্রুটিগুলি ডকুমেন্ট করার সমস্যায়ও কেউ কেউ সমস্যায় পড়েনি ।
চিত্র 1 : সম্পূর্ণরূপে অ-প্রতিনিধি নমুনা, শীর্ষ সারিটিতে ত্রুটিযুক্ত ত্রিভুজগুলি তৈরি করে এমন একটি আকারের রেন্ডারিংয়ের। এসভিজি উত্স
সমস্যার একটি সাধারণ নিষ্পাপ সমাধান রয়েছে * কভারেজ গণনা ছাড়াই কেবলমাত্র সুপার নমুনা এবং চিত্রটি নিচে ফিল্টার করুন। বোনাস হিসাবে আপনি বক্স ফিল্টারিংয়ের চেয়ে আরও ভাল চিত্র পুনর্নির্মাণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন (পড়ুন একটি পিক্সেল একটি স্কোয়ার নয় 3 )। এমন কি এমন সমাধান রয়েছে যার বর্তমান তুলনায় তুলনীয় গতি রয়েছে এবং হার্ডওয়্যার রাস্টারাইজেশন পাইপলাইনে এই সমাধানগুলি করা খুব সহজ (এবং আপনি খুব কমই জিপিইউতে এই ত্রুটি দেখেন কারণ এটি কেবল এই সমস্যাটি এড়াতে তৈরি হয়েছিল)।
এটিও ব্যয় ব্যতীত কোনও সমস্যা নয়। গ্রাফিক্স ডিজাইনে এমন অনেক লোক কাজ করছেন যাঁরা এই সমস্যাটি ম্যানুয়ালি এড়িয়ে যাওয়ার চেষ্টা করছেন যে এখানে ওভারল্যাপ রয়েছে এবং কম্পিউটারের জন্য তাদের যে সমস্যাটি করা উচিত তা ঠিক করার জন্য সেখানে কোনও ওভারল্যাপ নেই by এবং অনেক ক্ষেত্রে দর্শনীয়ভাবে ব্যর্থ। তবে তাদের ক্লায়েন্টরা ত্রুটি কেন আছে তা যত্ন করে না তাদের অবশ্যই এটি ঠিক করতে হবে।
প্রশ্ন
ত্রুটি কীভাবে প্রচার করে? যেহেতু তারা সকলেই একই ত্রুটি করছে তারা সিদ্ধান্তে আসতে পারে যে তারা তাদের অ্যালগরিদমের জন্য একই উত্সটি ব্যবহার করে। ডিজাইনারদের কী কারণে এই অ্যালগরিদমটি বেছে নিতে পারে? কেন কেবল 3 ডি প্রোগ্রামাররা এই ত্রুটিটি স্বীকৃতি দিয়েছিল এবং এমনকি 2 ডি প্রোগ্রামাররা না করার পরেও তার অংশটি তাদের API এবং শিক্ষণে কোড করে?
কীভাবে নিশ্চিত করা যায় যে এই ত্রুটিটি আরও প্রচার বন্ধ করে দিয়েছে?
সংযোজন (তবে আমি এটি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছি না)
* স্পষ্টতই আমার দাবি যে ত্রুটি ছাড়াই সুপার স্যাম্পলিং কাজ করে অসাধারণ এবং এর জন্য অসাধারণ প্রমাণ প্রয়োজন। ঠিক আছে, সুতরাং সুপার স্যাম্পলিংয়ের কাজের মূল চাবিকাঠিটি হ'ল সুপার স্যাম্পলিং কভারেজ প্রসেসিং করে না। সংক্ষেপে সুপার স্যাম্পলার প্রতিটি নমুনাকে পয়েন্ট নমুনা হিসাবে বিবেচনা করে। যেহেতু বিন্দু নমুনা অন্তর্নিহিত অঞ্চলটির কোনও অনুমান করে না যেখানে এটি ঘটে না যেখানে এটি আলফা তুলনা তৈরি করে না।
এটি ধারাবাহিকভাবে কাজ করার জন্য, উত্তরের একটিতে বর্ণিত। ধারাবাহিকতার জন্য আমাদের পূর্ণসংখ্যার নমুনা সহ নমুনাগুলি প্রক্রিয়া করা প্রয়োজন। এটি আমাদের নিশ্চিত করে যে প্রতিটি পয়েন্ট একবার স্ক্রিন স্পেসে রূপান্তরিত হয় সমান স্থানাঙ্কের জন্য ঠিক একই সমাধান পায় এবং কোনও নমুনা পিক্সেল সীমানায় 2 বার শেড হয় না। এটি করার জন্য কোনও নমুনা একটি পিক্সেল ওটি ট্রিগার করতে পারে না যদি এটি উদাহরণস্বরূপ বাম দিকের নীচের অংশের নমুনা হয় (সুতরাং আমরা একটি বিধি তৈরি করি যে সঠিক প্রান্তগুলি> বনাম <= এ প্রসেস করা হয়)। একটি কনসোল গ্রাফিক্স কার্ড ব্যতীত সমস্ত এ জাতীয় কাজ করে। এটি নিশ্চিত করে যে কোনও অতিরিক্ত ডেটা ক্যাশে করার দরকার নেই এবং কাছাকাছি কোনও অতিরিক্ত পরীক্ষা করার প্রয়োজন নেই। এই সমাধানটি কভারেজ ভিত্তিক সমাধানগুলির চেয়ে স্থিতিশীল, আরও সাধারণ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ।
অ্যালগোরিদমটি সামান্য কম কোড এবং কিছুটা বেশি নমুনাগুলির সাথে মূল হিসাবে ঠিক একই। এটি কভারেজ ভিত্তিক অ্যালগরিদমের চেয়ে বেশি না হলে এটি যেমন সামঞ্জস্যপূর্ণ। আমরা এটি জানি কারণ আমরা প্রায় কোনও সিগন্যাল প্রসেসিং ক্ষেত্রের পাশাপাশি গ্রাফিক্স কার্ডগুলিতে যুগে যুগে এ জাতীয় পদ্ধতি ব্যবহার করে আসছি।
তাহলে এই পদ্ধতিটির কি কোনও খারাপ দিক রয়েছে? ওয়েল এটি একটি শিশুর মন্থর যদি আপনি কেবল একটি নিষ্পাপ ধারণা গ্রহণ করেন। এটি তাত্ত্বিকভাবে কভারেজ রাস্টেরাইজারের চেয়ে দ্রুততর অ্যাসিম্পোটিক আচরণ করেছে, রেট্রেসারের মতো এটি এখনও সাধারণ দৃশ্যের সমান। এছাড়াও এটি কনভোলশন ভিত্তিক প্রভাবগুলি ব্যবহারের জন্য আরও বেদনাদায়ক করে তুলতে পারে।