Quadtreeと区間解析を用いたシェイクスピアの引用画像レンダリングの高速化
2025-04-09
著者はProsperoチャレンジに参加し、7866個の演算を含む数学式で生成された、シェイクスピアの『テンペスト』からの引用の1024x1024画像を高速にレンダリングすることを目指しました。様々な最適化手法が検討され、画像のQuadtreeによる再帰分割、式を簡素化する区間解析、「必要な情報」最適化などが含まれます。RPythonとC言語で実装され、著者は様々な最適化戦略のパフォーマンスを比較しました。 「必要な情報」最適化はレンダリング速度を大幅に向上させ、最終的なC言語実装がこの最適化を組み込むことで最高の性能を達成しました。
(pypy.org)
開発
画像レンダリング