多光方法在解决全局光照问题中提供了一个非常通用的框架,使得我们可以使用数十万以上的虚拟点光源来绘制出多种不同的特效。在一个很大的虚拟点光源集合中,每个虚拟点光源的贡献其实不是相等的。一般地,可扩展的算法都试图利用这种分布不均匀的虚拟点光源重要性来减少计算量,旨在识别和评估所有重要的虚拟点光源,另一方面对于不重要的虚拟点光源则只进行稀疏的估值。为了高效地收集这些虚拟点光源的贡献估值,光割算法及其扩展方法将这些虚拟点光源进行了聚类,从而使用代表类来近似表示多光绘制矩阵。而双向光割算法在此基础上采用双向框架以及更深的视点子路径来扩展支持更多的基于虚拟点光源绘制的材质。本文在Mitsuba系统上实现了双向光割算法,能够生成出高光泽、离线的高质量图像,能够比较好的兼顾程序运行效率和绘制效果。首先,我们执行通用的多光方法初始化模块生成计算所需要的数据。接下来,对于光割积分器,我们使用光树这一数据结构对生成好的虚拟点光源进行聚类；对于多维光割积分器,则还需要对虚拟感知器进行聚类；双向光割积分器则在上述操作之前增加了路径采样,以实现对虚拟感知器节点路径的扩展,并记录相关的信息。最后,我们利用光树和虚拟感知器节点树对光割或者多维光割进行划分,从而得到绘制结果。在文章的最后,我们展示了所实现积分器的绘制效果,并进行了相关的实验分析。