Adaptive Importance Caching for Many-Light Rendering.
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».