Novoseltsev New software system architecture for highly, realistic and high-performance rendering of 3D images
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2026-51-1-97-107Keywords:
program system, rendering, intellectual systemAbstract
A new architecture of a 3D rendering system is proposed in the article. The advantages and disadvantages of existing visualization systems, such as Eevee, Cycles, BRDF Explorer, Mitsuba, Idx3d, V-Ray, RenderMan, UnrealEngine, are analyzed. The need to develop a new architecture of a rendering system is justified. The features of the main components of the proposed architecture are considered. The subsystems of input data processing, geometric transformations, and determination of the optimal number of triangles are described, which ensure highly efficient preparation of the scene for visualization. The features of implementing the concept of hybrid rendering based on a combination of rasterization, ray tracing, and neural rendering subsystems are investigated. Particular attention is paid to architectural blocks based on the proposed reflectance models, vector normalization methods, and intelligent 3D rendering methods, the integration of which provides increased productivity and realism of image formation in real time. A structural scheme of the proposed 3D rendering system is created.
References
M. Pharr, W. Jakob, and G. Humphreys, Physically Based Rendering, fourth edition: From Theory to Implementation 4th Edition. Cambridge, MA, USA: The MIT Press, 2023.
S. Marschner and P. Shirley, Fundamentals of Computer Graphics: International Student Edition 5th Edition. Boca Raton, FL, USA: CRC Press / Taylor & Francis Group, 2021.
J. M. Blain, The complete guide to Blender graphics, computer modeling and animation. Fifth edition. Boca Raton, FL, USA: CRC Press / Taylor & Francis Group, 2019.
“BRDF”. GitHub.com. https://github.com/wdas/brdf (accessed May 09, 2026).
“Mitsuba 3”. Mitsuba.readthedocs.io. https://mitsuba.readthedocs.io/en/stable/index.html# (accessed May 09, 2026).
Borges. “IDX3D”.GitHub.com.https://github.com/AlessandroBorges/IDX3D/tree/master/source/idx3d (accessed May 09, 2026).
“V-Ray for SketchUp — Key features”. Chaos.com. https://www.chaos.com/vray/sketchup/features (accessed May 09, 2026).
“Modern Physically-Based Rendering”. RenderMan.Pixar.com. https://renderman.pixar.com/tech-specs (accessed May 09, 2026).
“Features”. UnrealEngine.com. https://www.unrealengine.com/features (accessed May 09, 2026).
O. Romanyuk and Y. Zavalniuk, "Deep Learning-Based Determination of Optimal Triangles Number of Graphic Objects Polygonal Model", in 5th International Workshop on Intelligent Information Technologies and Systems of Information Security, Khmelnytskyi, 2024, pp. 39–51.
O. Romanyuk, Y. Zavalniuk, P. Mykhaylov, R. Chekhmestruk, N. Titova, and S. Romanyuk, "Accelerated Vector Normalization for Rendering Tasks", in 2024 14th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Ceske Budejovice, 2024, pp. 640–644.
Y. K. Zavalniuk and O. N. Romanyuk, "Adaptive surface reflectance model selection for rendering tasks", Scientific works of Donetsk National Technical University. Series: “Informatics, Cybernetics and Computer Science”, vol. 39, no. 2, pp. 18-30, 2024.
O. Romanyuk, Y. Zavalniuk, O. Romanyuk, S. Kotlyk, O. Bobko, and O. Melnyk, "New Illumination Model for Rendering", in 2025 15th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Sibenik, 2025, pp. 723–727.
O. Romanyuk et al., " Optical system visualization of combined reflectance model based on cubic and quadratic functions", in Optical Fibers and Their Applications 2023, Lublin, 2023, Art. no. 129850C.
O. Romanyuk, Y. Zavalniuk, O. Romanyuk, A. Snigur, N. Titova, and V. Maidaniuk, "The development of physically correct reflectance model based on logarithm function", in 2023 13th international conference on advanced computer information technologies (ACIT), Wrocław, 2023, pp. 483–487.
Y. K. Zavalniuk, O. N. Romanyuk, O. Y. Stakhov, and O. V. Romanyuk, " A new microfacet light reflection model based on the GGX distribution", Scientific works of Donetsk National Technical University. Series: “Informatics, Cybernetics and Computer Science”, vol. 40, no. 1, pp. 70-79, 2025.
Bisikalo, O., Kharchenko, V., Kovtun, V., Krak, I., Pavlov, S. Parameterization of the Stochastic Model for Evaluating Variable Small Data in the Shannon Entropy Basis, Entropy, 2023, 25(2), 184
Downloads
-
pdf (Українська)
Downloads: 1
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
