В ряде случаев возникает проблема, связанная с синтезом изображения сцен, данные которых не могут быть переданы системе рендеринга. Это может быть связано с режимом секретности и боязнью возможной утечки данных. С другой стороны, разработчик системы рендеринга может опасаться нелицензированного использования программного обеспечения, что приводит к нежеланию поставлять программное обеспечение для установки на компьютеры заказчика. В работе предлагается решение данной задачи за счёт изоляции системы рендеринга от данных сцены. Для этой цели используется объектно-ориентированная организация данных сцены и необходимые базовые интерфейсы сцены для организации методов трассировки путей и световых лучей. Сама система рендеринга при этом разделяется на две составляющие: сторона заказчика и сторона владельца системы рендеринга. На сторону заказчика поставляется только та часть системы рендеринга, которая отвечает за базовые методы модели сцены, реализуемые в виде сервисов, используемых владельцем системы рендеринга. Сервисы на стороне клиента, в соответствии с интерфейсами сцены, выполняют основные операции с данными сцены и лучами, не передавая весь результат системе рендеринга, который, в свою очередь, управляет процессом рендеринга, используя метрики и минимально-необходимые промежуточные данные, получаемые со стороны клиента. Таким образом, данные сцены и построенное изображение остаются у клиента, а процессом рендеринга управляет сервер разработчика. Естественно, взаимодействие между сторонами клиента и системы рендеринга замедляет процесс расчёта, однако качество изображения не снижается и данные никуда не передаются. В работе представлены результаты рендеринга ряда сцен, выполненные с использованием федеративного похода к синтезу изображений.
1. Kajiya, J.T. The rendering equation // Proceedings of the 13th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, 1986, pp. 143–150.
2. Pharr, M., Jakob, W., Humphreys, G. Physically Based Rendering: From Theory to Implementation (3rd. ed.) / Morgan Kaufmann Publishers, 2016.
3. Bogolepov, D., Ulyanov, D., Sopin, D., Turlapov, V. GPU-Optimized Bidirectional Path Tracing // The 21st International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, 2013, pp. 1–15.
4. Veach, E. Robust Monte Carlo methods for light transport simulation. PhD thesis. – Stanford University, 1998.
5. Jensen, H.W. Global illumination using photon maps // Rendering Techniques’ 96: Proceedings of the Eurographics Workshop in Porto, Portugal, June 17–19, 1996 7, Springer Vienna, 1996, pp. 21–30.
6. Hachisuka, T., Jensen, H.W. Stochastic progressive photon mapping // ACM SIGGRAPH Asia 2009 papers, 2009, Vol. 28, # 5, pp. 1–8.
7. Kaplanyan, A. S., Dachsbacher, C. Adaptive progressive photon mapping // ACM Transactions on Graphics (TOG), 2013, Vol. 32, # 2, pp. 1–13.
8. Zhdanov, A.D., Zhdanov, D.D. Progressive Backward Photon Mapping // Programming and Computer Software, 2021, Vol. 47, # 3, pp. 185–193.
9. Zhdanov, A., Zhdanov, D., Galaktionov, V.A. Bidirectional Ray Tracing with Caustic Photon and Indirect Imphoton Maps // Proceedings of the 14th IADIS International Conference Computer Graphics, Visualization, Computer Vision and Image Processing 2020, CGVCVIP 2020 and Proceedings of the 5th IADIS International Conference Big Data Analytics, Data Mining and Computational Intelligence 2020, BigDaCI 2020 and Proceedings of the 9th IADIS International Conference Theory and Practice in Modern Computing 2020, TPMC 2020 – Part of the 14th Multi Conference on Computer Science and Information Systems, MCCSIS 2020, 2020, pp. 212–216.
10. Georgiev, I., Krivanek, J., Davidovic, T., Slusallek, P. Light Transport Simulation with Vertex Connection and Merging // ACM Transactions on Graphics, 2012, Vol. 31, # 6, pp. 1–10.
11. Hachisuka, T., Pantaleoni, J., Jensen, H.W. A path space extension for robust light transport simulation // ACM Transactions on Graphics, 2016, Vol. 31, # 6, pp. 1–10.
12. Křivánek, J. et al. Unifying points, beams, and paths in volumetric light transport simulation // ACM Transactions on Graphics (TOG), 2014, Vol. 33, # 4, pp. 1–13.
13. Frolov, V.A., Voloboy, A.G., Ershov, S.V., Galaktionov, V.A. Light transport in realistic rendering: state-of-the-art simulation methods // Programming and Computer Software, 2021, Vol. 47, # 4, pp. 298–326.
14. Ghoshal, S., Kermarrec, A.M., Taıani, F. Distributed computing for the masses: a manifesto // Communications of the ACM, 2019, Vol. 62, # 11, pp. 36–41.
15. Dean, J., Ghemawat, S. MapReduce: simplified data processing on large clusters // Communications of the ACM, 2008, Vol. 51, # 1, pp. 107–113.
16. Zaharia, M. et al. Spark: Cluster computing with working sets // 2nd USENIX Workshop on Hot Topics in Cloud Computing (Hot-Cloud 10). – 2010.
17. GitHub – embree/embree: Embree ray tracing kernels repository. URL: https://github.com/embree/embree (дата обращения: 24.03.2024).
18. Intel® oneAPI Threading Building Blocks. URL: https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/onetbb.html (дата обращения: 24.03.2024).
19. gRPC. URL: https://grpc.io (дата обращения: 24.03.2024).

• Предыдущая статья
• Следующая статья

• рендеринг
• федеративный рендеринг
• трассировка лучей
• программный интерфейс сцены
• абстрактный цвет
• распределённые вычисления
• модель сервер-клиент
• конфиденциальность данных