也是一只自由泳的小鸟
唉可能是精神不好，今天莫名有了一点“我的论文这里不行那里也解释不通”的心情…不过就是感觉 previous works 也没有很行吧而且也有错误的地方，所以还是可以安慰自己的…
虽然其实我觉得没关系，因为我教授在我做出一个自认为非常初步的结果的时候就说我可以写论文了，合作者上周讨论的时候也说到写完这个那个就差不多了，既然他们这两个更有经验的觉得没问题那肯定就是没问题，但我真的为什么现在突然想到我没测数据，一直过于沉浸在理论之中
好矛盾哦，我觉得我一天到晚都在工作，但今天明明下午四点了我还没去所里…可能思考工作上的事情也是一种工作吧，就是好累哦，不工也累…想放假
@unagi 哎？計算圖形學還有實驗可以做嗎？
@mauricezorg 啊就是测量，比如你建模要符合实际呀，于是把你模型渲染出来的东西跟你拍的照片对比一下看像不像，或者测了之后再看建模的时候要关注到哪些点…一般各类 gonioreflectometer 用得比较多，也会用相机和电镜。
@unagi 嗷嗷，gonioreflectometer我們也會用，測出來的數據可以導入LightTools去做非序列仿真看雜光。建模與實際的吻合度有定量的某個係數嗎，還是定性地比較？
@mauricezorg 倒是没有一个标准，想定量就定量想定性就定性吧，看审稿人有没有意见了…定量的话就是看 reflectance 的值的接近程度，需要测好多数据的，有的论文一整篇就是在描述如何搭建实验台并测量了一大堆数据 fit 了某个已知 model。我觉得刚提出某个 model 的时候可能不用那么 thorough 地测量，可以写一篇 follow-up paper。当然要是测了的话会更令人信服篇幅也会更长而已…
@unagi 受教了。我看之前讀到Mitsuba renderer的論文，也就是提出一個架構，渲染一些圖作為例子，還以為都是這樣不用做實驗的呢。
@mauricezorg 因为它那个 renderer 没有自己新提出任何理论，它只是把前人的各种算法综合起来写代码搭了个框架而已，这样大家就不用从零开始自己 implement 一些基础算法。有好多这样的 renderer，有的可能就是撰写教材的时候用代码来让人加深理解，比如 PBRT，有的是像 mitsuba 2 这样支持 reverse rendering 和 spectral rendering（传统的是只有 RGB），在还有一些比较厉害的人真的自己一个人从头到尾搭出了框架然后开源了，不过这些都是 research 用的 renderer，各大公司还有自己的商业 renderer…
我竟然在论文写得差不多了的时候才思考我没有测数据这个问题…我一直都在说“你看这个模型多漂亮多直观” 