Banbao

MSM 实现

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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

直接光的多光源采样问题；使用神经网络预测每一个点的采样光源的分布（一个数组）；对于光源数量多的，首先使用传统方法建立一个全局共享的 light hierarchy，将其划分为若干子树；NN 估计对于不同子树的采样概率（子树内的采样和传统方法相同）

单光源软阴影；神经网络估计一个 kernel 的权重，用权重进行 filter

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ResTIR-PT 学习

path guiding 的工作；之前工作要么表达能力不好（NPM），要么很慢；我们又快又好；我们先用小 MLP 预测 incident radiance，然后重采样；使用 EARS 的推理框架，不动点迭代对每一个前缀路径确定最优的 RIS 次数