实时路径追踪篇 碰撞加速整合

1.第一步肯定是减少模型面数 比如一面墙2个三角形计算量只有2个

2.按模型分开，分为n*n矩阵中，每条光线计算方向判断矩阵储存求交=真
的三角形，那么每次光线都先对常用的进行判断

3.复用上一个像素的三角形第一个进行判断，比如一面墙大部分求交都是重复的

4.she bvh加速，每次都减去一半三角形

5.这里只在第一帧使用，80*80先进行小图的碰撞判断，并把三角形数据扩大
到大分辨率，之后大部分光线应该都能用上，这一步可以快速获取到大部分的正确
碰撞三角形

6.比如建立800*800的三角形求交数据，上一步5，80%+是正确的，不正确的像素，
再求交新的上去，如此只要场景没有变化，第二帧就能得到所有像素都是正确三角形求交数据

7.建立一个二维数组[x][n]，x表示屏幕位置，n是光追深度一般是4，通过低差异序列
反射方向一般不变，用这个数组把三角形求交数据保存起来

8，小图像素变化，建立一个二维数组[x]，储存最基本的颜色，扩大后有变化进行光线追踪，没变化的保持不变

上列按顺序方法，
8080可以快速得出大分辨率求交数据
然后大分辨率修正
只要没有物体变化，
第三帧开始，屏幕每一个像素只用判断一个三角形（原本一个像素要计算整个场景几千万个）
第一帧8080像素，可以做到实时
第二帧，修正，可能压力大
第三帧以后 ，可以加速99.999%
这一套下来，光线追踪三角形求交可以做到极致加速

不过路径追踪光线方向是随机的，3和7的方案需要固定

下图是3和7实现 ，包括下一大章的降噪平衡(解决开局是黑色慢慢变亮过程)
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