Supervised Learning of How to Blend Light Transport Simulations

Selective application of Metropolis Light Transport for hard sampling illumination phenomena

“…В работе [38] исследовалась возможность объединения алгоритмов MLT и SPMM при помощи весовой функции, построенной на основе машинного обу-чения. Алгоритмы машинного обучения тренировались определять по грам-матике путей, какие феномены освещённости лучше считаются при помощи SPPM, а какие при помощи MLT.…”

“…При этом предложенный метод позволяет комбинировать любые пары OMC и MCMC без дополнительной информации о них (например, на основе машинного обучения, как в работе [38]), что не было достигнуто в предыдущих работах.…”