PART 4 - 강의 3/4

Radiance Cache 튜닝

World-Space 캐싱과 작은 창문 실내 조명

01

Radiance Cache 개요

World-Space Radiance Caching은 근거리/원거리 조명을 분리하여 원거리 조명에 더 많은 레이를 할당합니다. 작은 창문으로 들어오는 스카이 라이트로 실내를 밝히는 경우에 중요합니다.

조정 가능한 파라미터 r.Lumen.ScreenProbeGather.RadianceCache.ProbeResolution r.Lumen.ScreenProbeGather.RadianceCache.NumProbesToTraceBudget r.Lumen.ScreenProbeGather.RadianceCache.GridResolution
02

AMD 최적화

Stochastic Interpolation

r.Lumen.ScreenProbeGather.StochasticInterpolation = 1
LumenScreenProbeGather 셰이더가 가장 가까운 4개 프로브 중 하나를 스토캐스틱하게 선택합니다. 품질 영향 최소, 30% 성능 향상 (AMD GPU)

03

Screen Probe 시스템

화면 공간 프로브와 Radiance Cache의 관계

Lumen은 Screen Probe를 화면 전체에 배치하고, 각 프로브에서 레이를 트레이싱하여 GI를 수집합니다. Radiance Cache는 이 프로브의 원거리 조명 품질을 향상시킵니다.

Screen Probe + Radiance Cache 흐름
[Screen Probes] -- 화면에 균일하게 배치 | +-- [근거리 레이] -> Screen Traces / World Tracing | +-- [원거리 레이] -> Radiance Cache 활용 | v [World-Space Probes] 더 많은 레이로 고품질 원거리 조명
Screen Probe 관련 설정 // Screen Probe 해상도 (기본: 16x16 픽셀당 1 프로브) r.Lumen.ScreenProbeGather.DownsampleFactor = 16 // 프로브당 트레이싱 레이 수 r.Lumen.ScreenProbeGather.TracingOctahedronResolution = 8
04

Radiance Cache 튜닝 가이드

상황별 최적 설정

시나리오 권장 설정 이유
작은 창문 실내 ProbeResolution 증가 원거리 스카이라이트 정밀도 필요
넓은 야외 기본값 유지 원거리 조명이 단순
AMD GPU StochasticInterpolation = 1 30% 성능 향상
저사양 PC GridResolution 감소 프로브 수 줄여 성능 확보
작은 창문 실내 최적화

작은 창문으로 들어오는 빛이 실내를 밝히는 경우, r.Lumen.ScreenProbeGather.RadianceCache.ProbeResolution을 높이면 라이팅 품질이 크게 개선됩니다. 단, GPU 비용이 증가하므로 프로파일링이 필요합니다.

SUMMARY

핵심 요약

  • Radiance Cache는 Screen Probe의 원거리 조명 품질 향상
  • 작은 창문 실내에서 ProbeResolution 증가 효과 큼
  • Stochastic Interpolation으로 AMD GPU 30% 성능 향상
  • Screen Probe DownsampleFactor로 전체 GI 해상도 조절
PRACTICE

도전 과제

배운 내용을 직접 실습해보세요

실습 1: 실내 조명 튜닝

작은 창문이 있는 실내 씬을 만들고, r.Lumen.ScreenProbeGather.RadianceCache.ProbeResolution을 기본값과 2배 값으로 비교하세요. 실내 간접광 품질 변화와 ProfileGPU 비용 증가를 측정하세요.

실습 2: Stochastic Interpolation 테스트

r.Lumen.ScreenProbeGather.StochasticInterpolation을 0/1로 전환하면서 품질 차이와 성능 차이를 비교하세요. AMD GPU에서 특히 큰 성능 개선이 있는지 확인하세요.

심화 과제

r.Lumen.Visualize.Mode = 4(Radiance Cache)로 프로브 배치를 시각화하고, 다양한 GridResolution 값에서 프로브 분포와 GI 품질의 관계를 분석하세요. 최소한의 프로브로 수용 가능한 품질을 유지하는 최적점을 찾으세요.