我们最近启动了 NVIDIA 开发人员计划 独家系列 联系专家，问我任何问题 （ AMA ）由 NVIDIA 专家和宝石的射线追踪编辑埃里克·海恩斯、亚当·马尔斯、彼得·雪莉和英戈·沃尔德。
在 AMA 期间，编辑们就如何成功集成实时渲染提供了一些有价值的指导和提示。查看 AMA 的前五个问题和答案：
1.在游戏中添加光线跟踪（ RT ）应用程序（如半透明、反射、阴影、 GI 或漫反射照明）时，是否有一些经验法则？
亚当：在将光线跟踪效果添加到游戏渲染器时，有许多事情需要考虑。要记住的主要考虑是光线跟踪效果与游戏艺术指导的目标密切相关。这将改变任何给定效果的合理性能成本。
例如，如果阴影是一个重要的游戏机制（考虑分裂细胞) ，那么为额外漂亮的光线跟踪阴影增加成本是有意义的，但在 RT 半透明性上花费额外的性能可能没有多大意义。有关如何平衡光线跟踪和性能的指导，我们有各种网络研讨会和其他内容，您可以从中学习。事实上，有一件事即将发生 RTX 在虚幻引擎 5 中 . （请注意，您可以按需访问此内容。）
2.在直接照明采样时，水库采样和重采样重要性采样都是有用的技术。但是，当通过 BSDF 样本对光进行采样时，为了 MIS ，似乎难以重新计算 PDF 。你能对这个问题提供一些见解吗？
英戈：样本重要性重采样仅生成相对于现有 PDF 的样本（您选择获取这些样本）。因此，应该可以评估现有 PDF 以计算其他样本的 PDF 值（在 MIS 上下文中）。
3.光线跟踪和深度学习是否重叠？
埃里克：是的，在很多方面。深度学习可用于补充光线跟踪，用合理的插值数据“填充”缺失信息，例如 NVIDIA 深度学习超级采样（ DLSS ） .这在今天起作用。
神经绘制和神经图形基元是当前研究的热点领域。一个开始的地方是 神经渲染的研究进展 从 SIGGRAPH 2021 开始。另一个很好的资源是最近对 CVPR 2022 的 NeRF ，其中光线跟踪用于渲染辐射场。
4.使用 ML 训练帮助光线追踪胃肠道的最新独家新闻是什么？光线追踪有没有从深度学习中受益的新进展？您是否使用 ML 放大 2D 过滤器连接了较低采样和过滤？
亚当：在机器学习领域已经有很多工作来帮助实时（而非实时）图形。对于光线跟踪全局照明，请查看 Thomas M ü ller 最近发表的一篇论文， 用于路径跟踪的实时神经辐射缓存 他们的方法训练神经网络来学习场景的光传输特性，然后构建光缓存，该光缓存可以以比跟踪完整路径更低的成本进行查询。
5.你最喜欢的三种图形纸是什么？
亚当:
- Ray Tracing Jell-O Brand Gelatin 作者：保罗·赫克伯特
- 光传输模拟的鲁棒蒙特卡罗方法 作者：埃里克·韦奇
- 将点用作显示基本体 马克·莱沃伊和特纳·惠特
埃里克：
- 渲染方程 詹姆斯·卡吉亚
- 一种改进的阴影显示照明模型 作者：特纳·惠特
- 多重重要性抽样 作者：埃里克·韦奇
彼得：
- 分布式光线跟踪 由罗伯特·库克等人。
- 渲染方程 詹姆斯·卡吉亚
- 蒙特卡罗渲染中采样技术的最佳组合 由 Eric Veach 和 Leonidas Guibas 撰写
国际非政府组织：
- 使用内存相干光线跟踪渲染复杂场景 作者： Matt Phar 等人。
- 蒙特卡罗辐射度的时间复杂度 彼得·雪莉
- 分布式光线跟踪 由罗伯特·库克等人。
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