RCPG:基于辐射级联的实时产品路径引导

《ACM Transactions on Graphics》:RCPG: Real-Time Product Path Guiding Using Radiance Cascades

【字体: 时间:2026年09月09日 来源:ACM Transactions on Graphics 13.0

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   ## 摘要 我们提出了辐射级联路径引导(RCPG),这是一种实时产品路径引导方法,在质量和性能方面均改进了先前最先进的实时路径引导方法。我们推导了辐射区间的界限,以确保入射光的方向不会被辐射级联错误表示。这使我们能够在采样过程中利用辐射级联的层次性,该过程考虑了入射辐射与材

  ## 摘要我们提出了辐射级联路径引导(RCPG),这是一种实时产品路径引导方法,在质量和性能方面均改进了先前最先进的实时路径引导方法。我们推导了辐射区间的界限,以确保入射光的方向不会被辐射级联错误表示。这使我们能够在采样过程中利用辐射级联的层次性,该过程考虑了入射辐射与材质 BSDF 的乘积。此外,对于任何给定方向,都可以计算 RCPG 采样的概率分布函数,使其能够轻松与其他采样方法兼容,例如多重要性采样(MIS)和无偏 ReSTIR。作为一种产品采样方案,RCPG 可以使用单一的采样方法来生成散射方向,而无需为入射辐射和 BSDF 分别设置重要性采样方案。与先前利用多采样 MIS 的最先进实时路径引导方法相比,这使得 RCPG 通常能够在实时帧率内每像素追踪两倍数量的路径。由于数据结构是在世界空间中定义的,它可以用于从屏幕外的路径顶点开始生成样本,这对于有效的多弹射路径引导是必需的。## AI 摘要**AI 生成摘要(实验性)**本摘要使用自动化工具生成,未经文章作者撰写或审核。它旨在支持发现,帮助读者评估相关性,并协助相邻研究领域的读者理解该工作。它旨在补充作者提供的摘要,后者仍然是论文的主要摘要。全文文章仍然是权威的记录版本。点击此处了解更多。点击此处评论此摘要的准确性、清晰度和实用性。这样做将有助于改进和未来的再生版本。要查看此 AI 生成的通俗语言摘要,您必须拥有高级访问权限。
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