И знаете, размышляя об этой статье (и гуляя в парке), я попытался для себя сформулировать ещё раз, почему же задача обратного рендера может быть важна.

С одной стороны, да, имея "фото" какой-то сцены из "реального" мира, мы можем её реконструировать в виртуальном пространстве, вставить в игру, использовать для AR/VR и т.д. Это круто! 🔥

Но мне пришла одна очевидная, но фундаментальная мысль: устранив множество текущих инженерных и исследовательских проблем обратного рендера, мы сможем понять, почему наш рендер движок не в состоянии, в конечном итоге, реалистично воспроизвести настоящую сцену в виртуальном пространстве. Ведь если разрешить проблему оптимизации, то должен всегда найтись вектор параметров сцены (текстуры, положение вершин, источники света и их свойства, экспозиция), который приводит к той же картинке, что и камера нашего смартфона запечатлела в реальности!

Если же не находится, это значит, что или описательная способность наших BSDF моделей материалов слаба, или же то, как мы представляем источники света, или же модель камеры, GI лажает, или атмосфера не та! А может, волновую оптику надо лучше учитывать. Самое главное, что можно будет понять, какие дорогие "элементы" нашего рендера не так важны, и их можно оптимизировать. возможно, SSAO достаточен и RTAO нахер не сдался, если сравнить рендеры, используя perception-based AI: VGG/CLIP.

Пишите тоже, если есть мысли на этот счёт.... кажется и правда интересным вопросом 🤔🤔🤔