基于参数混合模型的实时路径引导
摘要：用于采样散射方向的路径引导算法可以极大地减少蒙特卡洛估计光传输方程的方差，但由于内存和计算限制，它们只能应用于离线渲染。我们引入了一种新的鲁棒的屏幕空间技术，它基于参数混合模型的在线学习，用于引导实时路径追踪算法。它需要为每个像素存储8个参数，通过1 spp渲染可以实现FLIP度量的减少高达4倍。此外，对于1080p，它在RTX 2070上的消耗不到1.5毫秒，并通过产生更一致的光线平均减少了大约5\%的路径追踪时间。此外，它还可以显著减少偏差并降低SVGF输出的闪烁程度。 标题：一种用于实时路径追踪的新型鲁棒屏幕空间技术
作者：Mikhail Derevyannykh
论文ID：2112.09728
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2021-12-21