近似程序平滑化使用均值-方差统计，及其在过程着色器带限制中的应用
摘要：用高斯核函数来近似任意程序的卷积的一种通用方法，以实现对程序的平滑处理。我们的编译器框架将程序中的中间值建模为随机变量，通过使用均值和方差统计量。我们的方法将输入程序分割成不同的部分，并在平滑处理下关联不同部分的统计特性。我们提供了几种适用于程序不同部分的近似方法，包括Dorn等人的近似方法，一种新颖的自适应高斯近似方法，蒙特卡洛抽样和紧支持核函数。我们的自适应高斯近似在平滑核的标准差的二阶精度上是准确的，而且在数学上是平滑的。我们展示了如何构建一个编译器，将选择的近似方法应用于输入程序的给定部分。由于每个表达式可能有多个近似选择，我们使用遗传搜索来自动选择最佳的近似方法。我们将这个框架应用到了自动带宽限制过程渲染器程序的问题上。我们对各种复杂的着色器进行了评估，包括具有视差映射、动画和空间变化统计的着色器。由于我们的近似方法具有平滑属性，结果平滑的着色器程序在数值和美学上都优于先前的方法。
作者：Yuting Yang, Connelly Barnes
论文ID：1706.01208
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2017-06-06