当我们谈论实时渲染时,我们经常会遇到一个关键问题:如何在短时间内准确地计算复杂场景中的光照效果?针对这一挑战,一种被称为神经可见性缓存的新方法正在被广泛研究和应用。

神经可见性缓存利用了深度学习技术,通过训练神经网络来预测对于所渲染场景中的像素点而言,哪些光线是可以被看见的。这种方法不仅可以显著减少光线追踪的计算复杂度,还能够提高渲染速度和质量。

在这项研究中,研究人员使用了一系列实时光追算法来生成大规模的光线追踪样本。通过这些样本数据,他们成功地训练出能够实时预测像素点可见性的神经网络模型。这一创新技术使得在较短的时间内实现较高质量的光照效果成为可能。

总的来说,神经可见性缓存是一种开创性的技术,为实时光采样提供了新的解决方案。随着深度学习技术的不断进步,我们有信心这种方法将在未来得到更广泛的应用和发展。

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