Почему одного направления бывает мало
Представьте помещение, где узкий пучок освещает небольшой участок потолка, а видимая часть комнаты получает только отражённый свет. Пути от камеры могут редко посещать этот участок. Несколько удачных выборок дают большой вклад, остальные почти нулевой. Изображение сходится неравномерно, несмотря на внешнюю простоту сцены.
Путь, начатый от источника, естественным образом посещает область, куда попадает его энергия. Соединение с камерной частью повышает шанс построить полезную полную траекторию. Преимущество возникает из распределения выборок, а не из какого-либо нового закона отражения.
Как соединяются части
Сначала создаются camera subpath и light subpath. Для выбранной пары вершин проверяются видимость и допустимость взаимодействий. Если связь возможна, вычисляется вклад полного пути с учётом геометрии, материалов и вероятностей. Один и тот же физический путь может получиться несколькими стратегиями.
Multiple importance sampling распределяет веса между этими стратегиями. Простое суммирование без согласования вероятностей дало бы неверную яркость или высокую дисперсию. Именно аккуратный учёт путей делает метод существенно сложнее на уровне реализации, чем образ двух встречных лучей на рисунке.
Где ожидать пользу
BDPT интересен для сцен с труднодоступным непрямым светом, сложным распределением источников и некоторыми сочетаниями отражений и пропускания. Однако идеально зеркальные цепочки ограничивают, какие вершины можно соединять произвольно. Поэтому нельзя обещать, что любые каустики исчезнут без шума сразу после выбора BDPT.
Обычный path tracer с хорошим выбором источников и специализированной обработкой отдельных путей может быть практичнее. Выбор зависит от класса сцены, доступных материалов, затрат на память и того, насколько зрелой является конкретная реализация.
Отличие от photon mapping
Оба подхода могут начинать трассировку у источника. Но photon mapping обычно восстанавливает освещение по плотности сохранённых попаданий в окрестности точки. BDPT соединяет конкретные вершины и не требует такого пространственного усреднения. Поэтому зерно, размытие освещения и характер сходимости у этих методов различаются.
Термины unbiased и consistent описывают свойства оценки при заданных предпосылках. Они не означают отсутствие всех производственных приближений: ограничение глубины, изменённые материалы и последующий denoising способны влиять на итог независимо от названия интегратора.
Практическая методика выбора
В качестве рекомендации сравнивайте методы по одинаковому времени и эталонной сцене, сохраняя линейные исходники. Отдельно рассмотрите прямое освещение, непрямые области и узкие каустические узоры. Число samples само по себе не является равным бюджетом: одна выборка разных интеграторов может требовать неодинаковой работы.
Если целевая сцена меняется, повторите тест. Достоинство метода на стеклянной витрине не гарантирует такой же результат в открытом экстерьере. Для проекта важна вся цепочка, включая экспорт, поддерживаемые шейдеры, анимацию и воспроизводимость на ферме, а не только теоретическая привлекательность алгоритма.
Для учебного сравнения подготовьте две версии комнаты: с большим открытым источником и с узким световым проходом. Если преимущество двусторонней стратегии меняется между ними, это ожидаемый результат различной структуры путей. Не переносите цифру ускорения одного опыта на весь каталог сцен. Запишите также использованную модель материалов: идеально зеркальные границы и шероховатое пропускание создают разные условия соединения вершин.