Loading article…
コンピュータグラフィックスでは、バイアスのないレンダリングまたはフォトリアリスティックレンダリングは、画像の放射輝度を計算する際に発生する系統誤差、つまり統計的バイアスを回避するレンダリング技術です。この文脈におけるバイアスとは、近似によって引き起こされる、暗い光やソフトシャドウなどの効果の欠落といった不正確さを意味します。パストレーシングとその派生などのバイアスのない手法は、現実世界の照明と陰影を物理的な精度で完全にシミュレートします。対照的に、従来のレイトレーシングなどのバイアスのある手法は、誤差（多くの場合、ぼかしとして現れる）を導入する近似を使用することで、精度を犠牲にして速度を上げています。[ 1 ]このぼかしは、光サンプルを平均化することで分散（ランダムノイズ）を低減し、より少ないサンプルでクリーンな画像を生成することで、より高速な計算を可能にします。[ 2 ]
数学的に言えば、不偏推定量の期待値 (E) は、観測数に関係なく母平均です。不偏レンダリングによって生成された画像のエラーは、高周波ノイズとして現れるランダムな統計的分散によるものです。この文脈では、分散は n 個のデータポイントに対して n で減少します (標準偏差は n で減少します)。[ 3 ]その結果、エラーの標準偏差を半分にするには4 倍のデータが必要となり、不偏レンダリングはリアルタイムまたはインタラクティブなアプリケーションにはあまり適していません。不偏レンダラーからノイズがなく滑らかに見える画像は、確率的に正しいです。
パス トレーシングのようなバイアスのない手法では、光路の数が無限であるため、すべての可能な光路を考慮することはできません。バイアスが生じるため、特定のレンダリングに対して理想的な光路を選択できない場合があります。たとえば、パス トレーシングは、正確な反射に必要な正確な光路をランダムに生成する可能性が低いため、点光源からのコースティクスに苦労します。[ 4 ]
一方、バイアスのかかった手法であるプログレッシブフォトンマッピング（PPM）は、コースティクスを効果的に処理します。PPMはバイアスがかかっているものの、一貫性があり、サンプル数が無限大に近づくにつれてバイアス誤差はゼロに近づき、推定値が正しい確率は1に達します。