在计算机图形学领域，光线追踪一直是一个极具挑战性的任务。为了提高图像质量并减少渲染时间，研究人员不断探索新的技术和方法。最近，神经网络的引入为实现实时光线追踪带来了新的希望。
神经超采样和去噪是两种基于神经网络的技术，它们在光线追踪中发挥着关键作用。通过超采样，可以生成更高质量的图像，而去噪则能够有效地消除图像中的噪点，使图像更加清晰和真实。
在这篇文章中，我们将探讨神经超采样和去噪在实时光线追踪中的应用。我们将介绍这两种技术的工作原理，并解释它们是如何帮助改善光线追踪效果的。
首先，让我们来看看神经超采样。通过神经网络的学习和训练，我们可以生成更多的图像样本，从而提高图像分辨率和质量。这种技术可以使光线追踪产生更加细致和逼真的效果，使场景看起来更加真实。
接下来是去噪技术。在图像中添加噪点会降低图像质量，使得光线追踪结果不够清晰。通过去噪神经网络，我们可以有效地消除这些噪点，使得图像更加干净和清晰。这让光线追踪效果更接近真实世界的光照效果。
总的来说，神经超采样和去噪为实时光线追踪带来了新的突破。通过这些技术的运用，我们可以更快地生成高质量的图像，让光线追踪效果更加细腻和真实。无疑，这些技术将在未来的计算机图形学中发挥越来越重要的作用。愿我们能够借助神经网络的力量，不断提升光线追踪的品质和效率！
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