(论文)[2023-SIG-Course] A Gentle Introduction to ReSTIR: Path Reuse in Real-time(目录)
ReSTIR
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- update：March 4, 2024
目录
- ReSTIR 的理论基础（蒙特卡洛积分、重要性采样、重采样）
- ReSTIR 流程，ReSTIR DI 实现，ReSTIR 如何在不同的定义域上复用样本
- ResTIR GI，如何在 PT 中重采样一条路径，如何做 shift mapping
- ResTIR 加速
- ReSTIR GI 实现
GRIS 的整体理解
- 输入是很多样本的 UCW 对 \((X_i,W_{X_i})\)
- 如果不在同一个定义域内，那么通过 shift mapping 和 Jacobian
能够形成当前像素的 UCW 对
- \(Y_i=T_i(X_i)\)
- \(W_{X_i}\left|\dfrac{\partial T_i}{\partial X_i}\right|\)
- 如果不在同一个定义域内，那么通过 shift mapping 和 Jacobian
能够形成当前像素的 UCW 对
- 输出的当前像素新的 UCW 对 \((X_c,W_{Y_c})\)
- 辅助理解
- 如果使用多个样本（\(M>1\)），来自多个定义域
- 使用普通 MIS：计算算法复杂度 \(O(M^2)\)
- Pairwise MIS 用于降低计算量：\(O(M)\)
- 理解为每个样本和 \(X_c\) 先 balance heuristic【此时所有样本都覆盖了当前定义域】，在使用 \(1/(M-1)\) 作为 MIS 系数混合