非实时光线追踪

我已经使用了实时光线追踪（和raymarching等），但是在非实时光线追踪上却没有花太多时间-用于更高质量的图像或用于预渲染视频等。

我知道一种在非实时情况下提高图像质量的常用技术是，每个像素仅投射更多光线并取平均结果。

在非实时情况下，还有其他技术可以作为提高图像质量的好方法吗？

路径跟踪是非实时照片级真实感渲染中的标准技术，您应该专门研究双向路径跟踪以获得像焦散这样的效果，而使用基本路径跟踪实际上无法获得这种效果。双向路径跟踪还可以更快地收敛到地面实况，如下图所示： 另外，大都市轻型运输（MLT）是一种更高级的路径跟踪技术，通过改变现有的“良好”路径可以更快地收敛到地面实况：

您还可以通过将更多的光线聚焦在更重要的方向上来使用重要性采样来加快收敛速度​​。即通过将基于BRDF的光线聚焦（使用概率密度函数将光线聚焦到BRDF尖峰）或光源上，或者在两个世界中获得最佳效果并使用多重重要性采样。 这就是以无偏的方式降低噪声的全部方法。还存在降噪技术，以进一步减少渲染图像中的噪声。

我认为最好在研究更高级的技术之前先实现基本的蛮力蒙特卡洛路径跟踪器，以作为无偏见的参考。犯错误很容易，并且引入了偏见，而这种偏见却很少被人注意到，因此具有简单的实现方法可以作为参考。

您还可以通过将路径跟踪应用于参与的媒体来获得一些非常好的结果，但是这会变得非常慢：D

最大的优点之一是使用构造实体几何而不是三角形网格。射线三角形的相交比几乎任何其他射线形状的相交都快，但是要花费大量的三角形来近似圆柱或圆环的表面，更不用说一些真正奇特的形状，例如茱莉亚分形或广义参数函数，一些渲染器支持。

另一个是使用渲染时光子贴图和漫反射算法：这可以让您在变化的场景中获得准确的照明效果。在实时光线跟踪中，这些计算成本太高，因此要么将光源和主要几何元素强制固定（以允许进行预先计算），要么完全忽略这些影响。

即使在撰写本文时我不了解蒙特卡洛路径追踪，但我还是无意中描述了它。具有讽刺意味的是，蒙特卡洛路径跟踪是我当时想要的答案。

天真蒙特卡洛路径跟踪的工作原理是评估一种称为“渲染方程式”的值，以数字方式求解像素的颜色值。它通过在像素内随机抖动（有更好的采样策略和滤波：使用像素内的多个随机采样进行抗锯齿的基本原因是什么）以及在光线撞击表面时沿随机方向反弹来获取随机样本。

可能需要花费大量样本才能获得良好的结果，而没有足够的样本，您的图像将显得嘈杂。将样本减少一半所需的样本数是原来的4倍。使用8个现代CPU内核可实现一个简单的场景，渲染时间约为一个小时。

有更高级的蒙特卡洛路径跟踪技术，可让您更快地获得更好的图像，例如重要性采样或在渲染后对图像进行去噪。

蒙特卡洛路径追踪可以使照片逼真，并为您提供许多高级渲染功能，因为它遵循物理定律，因此可以提供逼真的结果。

您可以在此处了解更多信息：http : //blog.demofox.org/2016/09/21/path-tracing-getting-started-with-diffuse-and-emissive/

这是一个示例图像，使用我的所有8个cpu内核花费了大约一个小时来渲染：