Banbao

改进了 micropatch 估计软阴影的算法；使用 bit-or 替代逆向投影面积求和，不会重复计算；提出 microquad，更好近似遮挡物；提出 MSSM 进一步减少了需要你想投影的 microquad 数量

论文在求 visibility 的时候，因为直接求交太慢，因此使用 proxy 几何进行求交；此外使用随机采样的方式进行修正；实验结果证明在一些场景中能够支持更多的 shadow ray 求交，但是 MSE 变高了，说明引入的噪声更严重；只是一种实验性的思路

把可见性判断转化为采样的一个过程，引入新噪声，但是减少了求交次数，效率提升

论文利用 ratio estimator 将直接光拆分为不带阴影的直接光照项 U、光照加权的阴影 W=SN/UN，有偏但是一致收敛；U 可以通过解析方法直接快速计算，W 通过随机采样再分子分母分别降噪的方式计算；降噪使用高斯核半径的双边滤波，半径通过像素的二阶导数决定（定位到半影区域）；这样的降噪可以只在 W 上降噪，从而保证 U 对应的着色部分保留比较锐利的边界

光追阴影的基本实现；面积域归一化；适应性采样实现（估计局部变化量，分配样本，后处理）

本文提出了随机 MIS 的算法，在 MIS 系数中引入随机性，不需要完整计算周围 M 个样本的权重，而是随机采样 N 个样本的方式计算，能够进行更大的空间复用

本文通过分析当前像素周围邻居（复用像素）的 G-Buffer 性质，提高了 ReSTIR 空间复用的质量；提出了一个启发式的函数评估周围像素对当前像素复用的优劣，然后选择最好的几个像素进行复用；

该论文第一次将蓝噪声扩展到了时间轴上，首次提出了 Spatial-Temporal 蓝噪声 Mask，具体是通过扩展能量函数到时间轴 t 实现；能够生成 scalar、vector 的噪声；能够结合重要性采样进一步提升蓝噪声效果；频率分析部分展示了输入是蓝噪声输出结果不一定是蓝噪声，结合 Heitz and Belcour-2019 进一步调优

1 个 pass 实现粗糙的多光源阴影；将整个场景用很多点表示，然后对这些点做低分辨率的阴影；阴影上的空洞使用 pull-push 补全（降采样再上采样）

多光源阴影渲染；不需要硬件光追支持，光栅化场景中使用 ReSTIR，可见性判断使用 ISM 实现