Два связанных расчёта
На первом этапе источник выпускает выборки путей. При подходящих столкновениях сохраняются положение, направление и энергетический вес. Это не буквальная симуляция отдельных физических фотонов, а статистическое представление переноса света. Количество записей и правила сохранения задают точность и стоимость структуры данных.
Во время расчёта камеры визуализатор ищет записи рядом с затеняемой точкой и оценивает их плотность на поверхности. Получается локальная оценка освещения. Часть вкладов, например прямой свет, может рассчитываться другим способом; производственный движок не обязан применять одну фотонную карту ко всему изображению.
Радиус поиска и характер ошибки
Большая окрестность содержит больше попаданий и даёт более гладкий результат, но может размывать границы освещения. Слишком маленькая окрестность сохраняет детали, однако при малом числе записей становится нестабильной. Здесь возникает баланс между смещением и дисперсией, отличный от обычного зерна камерного path tracing.
Особенно внимательно проверяют тонкие стены, углы и близкие поверхности. Неудачная пространственная оценка способна смешать вклад геометрически соседних, но оптически разделённых участков. Подобные утечки зависят от реализации поиска, нормалей и правил фильтрации, а не только от общего количества фотонов.
Что означает progressive
Прогрессивные варианты повторяют расчёт порциями и уточняют оценку по мере накопления данных. В stochastic progressive photon mapping изменяются также выборки камеры, что позволяет работать с эффектами вроде глубины резкости. Уменьшение радиуса по согласованному правилу помогает ослаблять смещение при росте объёма информации.
Поэтому «прогрессивный» не просто означает, что картинка появляется постепенно. Важны математические правила обновления. Сходящийся алгоритм при конечном времени всё равно имеет ошибку, которую надо оценивать на нужных деталях сцены.
Каустика и соседние методы
Луч от источника естественно проходит через стекло или отражается от зеркального объекта прежде, чем попасть на матовую поверхность. Это делает световые пути подходящим способом собирать некоторые каустические вклады. Но точность зависит от количества полезных попаданий, формы источника и пространственного разрешения оценки.
BDPT также строит пути от света, но соединяет вершины без той же оценки плотности. Path tracing обычно начинает пути с камеры. Современные системы могут сочетать несколько стратегий, так что название метода на панели ещё не раскрывает весь алгоритм изображения.
Практический контроль
Рекомендация для теста: используйте стеклянное тело над матовой плоскостью и меняйте один параметр за раз. Сначала оцените форму светового рисунка, затем его устойчивость и размытие. Увеличивайте объём данных вместе с разумным уменьшением радиуса, если такой контроль предусмотрен движком.
Для анимации проверьте, не меняется ли карта между кадрами так, что свет начинает пятниться или мерцать. Не переносите статическую настройку автоматически на движение. Сохраняйте версии сцены и параметры карты: повторяемость важна, особенно когда разные машины считают разные участки последовательности.
При проверке карты полезно временно увеличить масштаб принимающей плоскости и наблюдать, сохраняется ли относительная резкость рисунка. Изменение единиц сцены при неизменном радиусе поиска меняет смысл пространственной оценки. Поэтому настройки карты должны путешествовать вместе с масштабом проекта. Если старый preset внезапно даёт размытый или пятнистый результат после импорта, сначала сравните единицы, а не только увеличивайте число фотонов.