(论文)[1900-SIG-C] Particle Transport and Image Synthesis
RR、S 的提出(从物理学中引入)
RR、S 的提出(从物理学中引入)
Optix7 Course
使用 VMM 表示用于采样的 pdf,使用神经网络估计 VMM 的参数
联合优化 RRS,通过估计当前 path 的期望贡献来计算 RRS 系数,其中期望贡献由 weight 和预计算的 irradiance 计算得到
与其他图形 API 交互、版本信息、硬件实现
并行编程、stream、cuda graph、不同的 momery(texture、surface)
编程模型、函数、编译、cuda runtime
使用神经网络去预测 radiance,实时渲染
RRS 实现部分
Russian Roulette 和 Splitting 的方差分析,最优化 RR+S 方差分析,利用预追踪一些光线,计算得到一些统计量,用这些统计量指导实际光追时获取最优的 RR/S 值