Banbao

neural path guiding 算法；将输出的 2D 方向拆分为两个 1D 分布的乘积；然后使用神经网络近似 1D 分布，具体上网络输出一个离散的向量，然后使用插值的方式构建 pdf（最近邻、线性）

论文阅读

和 NRC 类似的思路，但是缓存入射辐射场 NIRC；引入双层 MC，估计 NIRC 和 GT 的残差用于保证无偏；优化了 NRC 的路径终止策略，使其能够在第一跳停止；实现做了一些优化，使其更快，能够用更多样本估计

PPG 在线学习，使用 inverse variance 进行不同迭代轮的图片混合【只考虑了 image space】；本文提出了新的方式【考虑 path space】；只能用于 PPG 这样的树结构；不太能支持 NEE【内存开销大】

mitsuba0.6 的实现，但是没完全看懂

论文提出了两种使用有偏估计构建无偏（或一致）估计的方法，分别是通过泰勒展开和伸缩和实现，给了一个通用框架；并根据这个理论实现了 3 个应用：可微渲染中的有限差分、体渲染中的 transmittance 估计、无偏光子映射

PSSMLT，将 MLT 的突变放到了 Primary Space，这样就不需要特地去设计变异策略；另外引入了 large step 的变异，同时保证了遍历性、高接收率、以及 MIS 的引入（优化了暗处）

MLT 原理简介与实现

World Space ReSTIR，实现了 single-bounce diffuse GI

世界空间的时空间复用 ReSTIR；从开源代码来看和 2021-SIG-Communication 的区别就是 hash 的时候加了 normal