最近在玩 Taichi 图形编程，不得不说很好用，十分简洁方便，我在以后就基本上都用 Taichi 语言来展示代码了。

首先再次 review 噪点是怎么来的：

(相关资料图)

现在的光线追踪（路径跟踪）是随机采样的，并且对于实时渲染来讲，一帧往往只能发射 1 条光线去采样。所以原始图像信号是不连续的，由多个离散的采样点组成。如图，绿色的点代表着采样点（中）：

然而我们想要的信号是连续的（左），直接呈现这些离散的信号会导致最终结果（显示的图像）失真，所以我们需要进行信号重建（reconstruction）（右）。右图展示了一个线性插值的重建。

在光追中，重建的具体应用就是大名鼎鼎的降噪（denoise）了。不过玩一些游戏可以关闭降噪，你会发现相比于降噪的完结果，未降噪的明显暗很多。难道降噪打破了能量守恒吗？那光追的意义是什么呢？

我们知道现在的光线追踪具体是用路径跟踪来实现的，从摄像机视角发射光线并且追踪到光源，对每个具体着色点求解渲染方程来计算颜色，逻辑上是很简单的一件事。

在程序上，总体就是分这三步：

而我们要讨论的问题就是为什么结果比较暗，这是关于颜色的问题。所以我们看向着色（def 着色(ray: Ray) -> Ray）部分。

这就是着色程序了，非常清晰明了：

你看，着色阶段分为了两种情况，也就是光线命中和未命中。未命中是怎么回事呢？

对了。我们一开始就提到了采样的问题，我们做的是随机采样，有的光线不能命中到着色点。

所以我们定义一个未命中的情况：

看代码，我们定义颜色为 ，而在 RGB 颜色空间中：

是黑色。所以未命中的着色点我们就在程序中让它显示成黑色的。

当然如果你闲的蛋疼，也可以改成  让它变成白色的。是不是这样看上去就不暗了。

所以未命中点的颜色是程序固定设置的，而不是着色方程让它变成黑色。最重要的是它本质上没有违背能量守恒，只是视觉上看起来比正确图像暗而已。

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