მრავალმხრივი მეტროპოლისის სინათლის ტრანსპორტირება

MMLT

        ჩვენ უკვე ვიცით მეტროპოლისის მეთოდზე დაფუძნებული 2 მეთოდი რომელიც ხსნის რენდერის განტოლებას:

1. MLT - მეტროპილისის სინათლის ტრანსპორტირების ორიგინალი მეთოდი.
2. PSSMLT - მეტროპოლისის სინათლის ტრანსპორტირება პირველადი შერჩევების სივრცეში.

        ორივე მეთოდი საკმაორ ეფექტურია სინათლის ტრანსპორტირების რთულ ამოცანებში, ამასთან უნდა აღინიშნოს რომ PSSMLT-ში კელმანმა ძლიერ გაამარტივა ძირითადი აზრი მეტროპილისის მეთოდის რომლის შედეგადაც გზების პირდაპირი მუტაციის მაგივრდ მან შემოგვთავაზა გზის შესაბამისი პირველადი შერჩევების ვექტორის მუტაცია რაც იწვევს გზის მუტაციას ირიბად თუმცა ბევრად ამარტივებს მეთოდის იმპლემენტაციას. მიუხედავად იმისა რომ ორივე მეთოდი ერთ საერთო აზრს ეფუძნება მათი მუშაობის პრინციპიდან გამომდინარე ისინი სხვადასხვა სირთულეებს სხვადასხვანაირად უმკლავდებიან. მაშინ როდესაც MLT უმეტეს შემთხვევაში უკეთეს შედეგს იძლევა ვიდრე PSSMLT მას ძალიან უჭირს განათების დათვლა გლუვ(glossy) ზედაპირებზე რასაც PSSMLT საკმაოდ ეფექტურად უმკლავდება.
        ასეთ შემთხვევაში როდესაც გვაქვს სხვადასხვა მეთოდები რომლებიც ინტეგრალის სხვადასხვა ნაწილს ფარავენ, სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ მეთოდები რომლებიც სხვადასხვა სიტუაციებში სხვადასხვანაირად ეფექტურები არიან  კლასიკურ ვარიანტს წარმოადგენს MIS-ის გამოყენება, რომელიც აერთიანებს ასეთ მეთოდებს და გვაძლევს მეთოდს, რომელიც სხვადასხვა შემთხვევებში სხვადასხვა მეთოდებიდან რაც შეიძლება მეტ სარგებელს იღებს.

        მრავალმხრივი მეტროპოლისის სინათლის ტრანსპორტირების მეთოდი(შემოკლებით mmlt) აერთიენებს MLT-ს და PSSMLT-ს ერთ მეთოდში MIS-ის საშუალებით. მეთოდის ერთერთ მთავარ სიახლეს ასევე წარმოადგენს ის რომ ის იყენებს ინფორმაციას იმის თაობაზე თუ რომელი მეთოდს რა წვლილი შეაქვს საბოლოო გამოსახულებაში(რომელი ინფორმაციაც საჭიროა MIS-სთვის) და იყენებს მას რომ მოახდინოს მეთოდიდან მეთოდზე გადასვლა ასევე მეტროპოლისის მეთოდით, სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ ის ასევე ახდენს მეთოდის მუტაციასაც.
      სტატიაში ასევე ნაჩვენებია რომ მარტივ სცენაში სადაც გლუვი ზედაპირები საერთოდ არ გვხვდება MLT უკეთეს შედეგს იძლევა ვიდრე MMLT თუმცა პრაქტიკაში ასეთი სცენები თითქმის არ გვხვდება.