Adaptive Importance Caching for Many-Light Rendering.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Importance sampling of virtual point lights (VPLs) is an efficient method for computing global illumination. The\nkey to importance sampling is to construct the probability function, which is used to sample the VPLs, such that it\nis proportional to the distribution of contributions from all the VPLs. Importance caching records the contributions\nof all the VPLs at sparsely distributed cache points on the surfaces and the probability function is calculated by\ninterpolating the cached data. Importance caching, however, distributes cache points randomly, which makes it\ndifficult to obtain probability functions proportional to the contributions of VPLs where the variation in the VPL\ncontribution at nearby cache points is large. This paper proposes an adaptive cache insertion method for VPL\nsampling. Our method exploits the spatial and directional correlations of shading points and surface normals to\nenhance the proportionality. The method detects cache points that have large variations in their contribution from\nVPLs and inserts additional cache points with a small overhead. In equal-time comparisons including cache point\ngeneration and rendering, we demonstrate that the images rendered with our method are less noisy compared to\nimportance caching.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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