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本帖最后由 lanhaicz 于 18-11-1 19:33 编辑 包括几个优化，通过自动调整基于各种启发式算法的采样数量，而不会牺牲渲染时间，帮助你实现无噪点的渲染结果。结果是，更多的样本采取需要的地方和较少的样本，当它们产生多少好处会被执行。结果是，更多的采样用在需要的地方，当对渲染结果没有多大益处时会被降低采样。 由于基于GPU运行占用极少的CPU，你的机器在渲染中保持响应。 微妙网渲染Redshift渲染器的优化采样原来是这样的 
渲染器是这样做采样优化的大家学会了吗？微妙网渲染上还有很多有关渲染器的教程哦。 |
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