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Ombres ray-tracées des lampes

Panneau Shadow and Spot, ombres ray-tracées activées, générateur d’échantillons Adaptive QMC.

La plupart des types de lampe (Lamp, Spot et Sun) partagent les mêmes options pour la génération des ombres ray-tracées, décrites ci-dessous. Notez que la lampe Area, bien qu’elle utilise également la majorité de ces options, a certaines spécificités décrites dans sa propre page sur les ombres ray-tracées.

Ray Shadow
Le bouton Ray Shadow active la génération d’ombres ray-tracées par les lampes.
Quand ce bouton est activé, un ensemble d’options supplémentaire devient disponible :
Type de générateur d’échantillons pour l’ombrage
Cette liste déroulante vous permet de choisir quel algorithme utiliser pour générer les échantillons qui serviront à calculer les ombres ray-tracées (pour l’instant, principalement deux variantes de Quasi-Monte Carlo, voyez ci-dessous) :
Constant QMC
La méthode Constant QMC (“Quasi-Monte Carlo constante”) est utilisée pour calculer les valeurs d’ombre de façon très uniforme (distribution des échantillons très régulière). Elle donne d’excellents résultats, mais, bien que plus précise, elle n’est pas aussi rapide que la méthode Adaptive QMC.
Adaptive QMC
La méthode Adaptive QMC (“Quasi-Monte Carlo adaptative”) est utilisée pour calculer les valeurs (échantillons) d’ombre de façon moins uniforme. Cette méthode donne de bons résultats, mais pas autant que la Constant QMC. L’avantage à utiliser Adaptive QMC est qu’elle est en générale bien plus rapide, tout en étant quasiment aussi bonne que Constant QMC au final.
Samples
Ce champ numérique règle le nombre maximum d’échantillons (par pixel ?) que prendra l’algorithme sélectionné ci-dessus (Constant QMC ou Adaptive QMC) pour son calcul des ombres ray-tracées. La valeur maximale est 16 – le nombre réel d’échantillons étant en fait le carré de celle-ci, donc si ce réglage est à 3, il y aura 32 = 9 échantillons de pris.
Soft Size
Ce bouton numérique détermine la taille de la zone d’adoucissement/pénombre sur les bords d’une ombre. Soft Size ne détermine que l’épaisseur de cette zone de transition, pas la douceur du dégradé ombre/lumière. Si vous voulez une large ombre bien adoucie (avec un gradient bien continu), vous devez également régler le nombre d’échantillons (champ Samples) à plus de 1, sinon ce réglage n’aura aucun effet – les ombres générées auront toujours un bord dur. La valeur maximale de Soft Size est de 100.0 (en Unités Blender, ou en pourcent ?).
Voici ci-dessous un tableau d’exemples de rendus pour différentes valeurs de Soft Size et Samples, montrant leurs effets sur l’adoucissement des bords de l’ombre portée :
Soft Size : 1.0, Samples : 2.
Soft Size : 1.0, Samples : 4.
Soft Size : 1.0, Samples : 6.
Soft Size : 2.0, Samples : 2.
Soft Size : 2.0, Samples : 4.
Soft Size : 2.0, Samples : 6.
Soft Size : 3.0, Samples : 2.
Soft Size : 3.0, Samples : 4.
Soft Size : 3.0, Samples : 6.
Et voici ci-dessous une version animée du tableau d’images précédent illustrant ces mêmes effets :
Vous devrez peut-être cliquer sur l’image pour voir l’animation.
Threshold
Le champ Threshodl (“seuil”, “limite”) est utilisé par la méthode Adaptive QMC. Sa valeur sert à déterminer quand cet algorithme peut directement passer à l’échantillon suivant – si l’actuel est déjà plus ombré que cette valeur de seuil. Threshold vaut au maximum 1.0.


Qu’est-ce que c’est, “Quasi-Monte Carlo” ?

La méthode de “Monte Carlo” est une technique consistant à échantillonner/lire des valeurs (de n’importe quel type, comme des valeurs de luminosité, de couleur, de réflectivité…), dans ou autour d’une zone donnée, de façon totalement aléatoire, afin de déterminer les bonnes décisions à prendre dans certains calculs qui requièrent généralement de nombreux échantillons pour déterminer leur précision globale (Ndt : phrase originale : “The Monte Carlo method is a method of taking a series of samples/readings of values (any kind of values, such as light values, color values, reflective states) in or around an area at random, so as to determine the correct actions to take in certain calculations which usually require multiple sample values to determine overall accuracy, of those calculations”). La méthode de Monte Carlo essaye d’être aussi aléatoire que possible, ce qui conduit souvent les zones échantillonnées à avoir de larges “trous” irréguliers (des parties non-échantillonnées, non-lues), ce qui peut poser des problèmes pour certains calculs, comme celui des ombres portées.

La solution à ce problème est la méthode “Quasi-Monte Carlo”.

Celle-ci est également aléatoire, mais elle essaye de faire en sorte que ses échantillonnages/lectures soient relativement bien distribué(e)s (laissant moins de “trous”, d’irrégularités dans sa zone d’échantillonnage), plus uniformément réparti(e)s. Cela présente l’avantage de parfois conduire à plus de précision dans les calculs basés sur les échantillons.