论文提出 ART-MPG 自回归 R/T 流形路径引导渲染模型
原文标题：ART-MPG: Autoregressive R/T Manifold Path Guiding
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研究提出 ART-MPG，一个紧凑神经模型，用于采样链长、自回归反射/透射字符串及基于拓扑条件的四分量 vMF 混合方向。方法扩展了流形路径引导中的重复试验加权，在保持理想期望的同时降低重试次数与估计方差。在 14 个场景上，同等采样数下均方误差低于在线与离线基线。
- 问题
- 镜面链传输集中在路径空间小区域，采样效率低。
- 方法
- 用自回归 R/T 串与拓扑条件 vMF 混合建模，并按链长与 R/T 串条件化重试采样。
- 结果
- 14 个场景同等 SPP 下均方误差低于在线与离线基线。
- 影响
- 可直接降低路径引导渲染的方差，对离线渲染管线有实用价值。
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