关键词：
参考技术A RTX是一种硬件架构，能够更方便的追踪光线。 每秒能处理10G的光线(指一个像素的样本，sample per pixel)，但并不是全程算力都在处理光线，还会做降噪等工作。 所以在RTRT中，我们只能做到1SPP的光追精度。
RTRT在做什么：阴影、反射和镜面反射、环境光遮蔽、全局光照（光线追踪适合做的事）
RTX处理的反射情况非常多，因为glossy的表面更容易做RTRT，diffuse倒更复杂
路径追踪是基于蒙特卡洛积分的方法，本身会产生噪声，采样的样本越多噪声越小，RTRT使用了1SPP的方法，会产生非常大的噪声。所以 RTRT的核心技术是降噪 ，如何从噪声图生成清晰的图。
降噪目的是：在1SPP的前提下，进行降噪，达到画面质量要求（没有过模糊，没有artifacts，保留了所有细节），并高效处理。
使用切边滤波系列（SF，AAF，FSF，MAAF）、离线滤波方法（IPP，BM3D，APR）、深度学习，等降噪方法对RTRT降噪不可能。
G-buffer
G-buffer：几何缓冲区：在渲染的过程中获得的免费的 屏幕空间 信息，比如逐像素深度、法线、世界坐标、直接光照结果、反照率kd等等。是屏幕空间的信息。也可以都各自保存进gbuffer中，方便后续使用。
是工业界常用的解决方法。关键思路： 假设前一帧被降噪完毕，并假设帧与帧间的连续性 。使用 motion vector 寻找前一帧的位置，将前一帧的结果复用。相当于增加了SPP。
motion vector：描述了屏幕空间中的物体在帧与帧之间运动的相对位置（上一帧像素对应的片元，与下一帧该片元对应的像素位置的相对移动）
Back Projection
要找到当前帧某一像素的内容，对应上一帧哪个像素，Back Projection就是求解motion vector的方法。
时域滤波的问题：
解决方法：主要是clamping和detection。
上文介绍了如何实现时域滤波，在时域滤波前我们会对1SPP的图像进行一次空间域的滤波，这次空间与的滤波可以有效地把原图降噪。
空间域滤波最常用的方法是使用 基于距离的高斯滤波核 进行滤波。这种滤波考虑的部分大概是 范围内对中心像素有贡献。
我们在对原图进行滤波时，要首先明确： 不是所有的高频信息就全是噪声 ，当然 也不是低频信息中就没有噪声 。于是我们需要保留有用的高频信息。
双边滤波基于一个观察： 当此处颜色变化非常剧烈，我们认为是边界 。
所以双边滤波的思路是： 找到一个保留边界的方法 ——如果像素 与像素 的颜色差异非常大，就让像素 贡献少一些；仅仅向滤波核添加一些控制的方法就可得到。
我们可以看到：高斯滤波提出了一个滤波标准，即两像素之间的距离；双边滤波提出了两个滤波标准，即像素位置距离和颜色距离；那么我们也可以使用更多的特征来帮助滤波。由此而提出的联合双边滤波是非常适用于RTRT下的滤波。
使用G-buffer，作为新的标准帮助滤波 。因为G-buffer是 完全没有噪声 的，G-buffer在光栅化过程中生成，和光线多次弹射无关。联合双边滤波还可以考虑其他的标准，每一个标准的σ和μ都可以单独考虑，滤波的阈值（多大距离算大）也可以主观设置
例如下图中：AB之间深度差距过大，BC间法线差距过大，DE间颜色差距过大
还有一个问题：我们滤波过程中所用的滤波核是NxN大小的，对于每个着色点的滤波都要遍历它NxN范围内的邻居，开销很大。对于小滤波核来说可以接受，但是对于大滤波核，开销巨大。
对于大滤波核有两种 加速滤波的办法 ：
由于outlier的亮度会非常大，导致滤波后它的亮度会贡献到周围点，形成块状亮斑，所以要在滤波前将outlier检测并剔除。但是由于outlier的结果也是合理的， 剔除outlier导致能量不守恒 ，但是RTRT领域为了效率只能这样做。
在讲述高斯滤波和双边滤波时提到，我们需要判断高频信息属于噪声还是图像信息，保留有用的高频信息。
SVGF与在时空上降噪的方法差不多，SVGF增加了偏差分析和其他的技巧。
主要思想： SVGF是一种联合双边滤波
它通过三个因素指导滤波：
通过循环神经网络在时域上，基于Gbuffer和1SPP的渲染图，从而计算降噪的渲染图。
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