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Enregistrement W1994791189 · doi:10.1145/2601097.2601219

Unifying points, beams, and paths in volumetric light transport simulation

2014· article· en· W1994791189 sur OpenAlexafffund
Jaroslav Křivánek, Iliyan Georgiev, Toshiya Hachisuka, Petr Vévoda, Martin Šik, Derek Nowrouzezahrai, Wojciech Jarosz

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGrantová Agentura, Univerzita KarlovaGrantová Agentura České RepublikyUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésRendering (computer graphics)EstimatorComputer scienceMonte Carlo methodGlobal illuminationImportance samplingPath tracingAlgorithmComputationMathematical optimizationComputer graphics (images)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficiently computing light transport in participating media in a manner that is robust to variations in media density, scattering albedo, and anisotropy is a difficult and important problem in realistic image synthesis. While many specialized rendering techniques can efficiently resolve subsets of transport in specific media, no single approach can robustly handle all types of effects. To address this problem we unify volumetric density estimation, using point and beam estimators, and Monte Carlo solutions to the path integral formulation of the rendering and radiative transport equations. We extend multiple importance sampling to correctly handle combinations of these fundamentally different classes of estimators. This, in turn, allows us to develop a single rendering algorithm that correctly combines the benefits and mediates the limitations of these powerful volume rendering techniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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