モンテカルロレンダリングのためのサンプリング技術の最適な組み合わせ

モンテカルロ積分は、難しい積分の評価において強力な技術です。レンダリングにおける応用には、分布レイトレーシング、モンテカルロパストレイシング、およびラジオシティ法のためのフォームファクター計算が含まれます。これらのケースでは、統合関数の難しい側面をうまくサンプリングするように設計されたいくつかの分布からサンプルを引くことによって、分散を大幅に削減できることがあります。通常、これは統合領域を異なる方法でサンプリングされる領域に明示的に分割することによって行います。我々は、いくつかの分布からのサンプルを結合することにより、堅牢なモンテカルロ推定量を構築するための強力な代替手段を提案します。これらの推定量は偏りがなく、追加コストをほとんどかけずに分散を大幅に削減できます。私は、エリアライトソースからの光沢のあるハイライトの計算、いくつかのラジオシティアルゴリズムの「ファイナルギャザー」パス、及び双方向パストレイシングを使用したレンダリング方程式の直接解法など、レンダリングのいくつかの分野からの実験および測定を提示します。