对于动物毛发的渲染,不需要进行额外的存储,但是,需要对每一个静态模型进行预计算,代价较高。且由于进行了一定简化,对于高频信息没有办法生成模拟的相关理论由谁最早提出

我之前的回答出现了一些错误，非常抱歉。实际上，对于动物毛发的渲染，需要进行额外的存储，因为毛发本身是一个复杂的几何体，需要存储大量的顶点坐标和法线信息。同时，渲染过程中需要对每个像素采样多条光线，并计算它们与毛发之间的交点和光的散射、吸收等光学特性。这个过程很复杂，需要进行大量的计算和存储，因此代价较高。同时，由于进行了一定简化，对于高频信息没有办法生成模拟的相关理论。这个问题最早由Pixar的Edward Catmull和Jim Clark在论文《Recursively Generated Bicubic Surfaces on Arbitrary Topological Meshes》中提出，他们使用了一种名为“二次B样条”（Bicubic B-spline）的方法来渲染动物的毛发和羽毛，但是这个方法仍然存在一些问题，如计算复杂度较高、对于高频信息缺乏精度等。随着计算机技术的不断发展，研究人员提出了一些新的方法和技术，如基于物理的渲染方法和深度学习技术，可以用于解决这些问题。

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对于动物毛发的渲染,不需要进行额外的存储,但是,需要对每一个静态模型进行预计算,代价较高。且由于进行了一定简化,对于高频信息没有办法生成模拟的相关理论

你提到的对于动物毛发的渲染方法，确实不需要进行额外的存储，但是需要对每一个静态模型进行预计算，代价较高。而且，由于进行了一定简化，对于高频信息没有办法生成模拟的相关理论，因此可能会有一定的精度损失。为了克服这个问题，研究人员正在开发一些基于物理的模型，如基于Monte Carlo方法的渲染技术，可以将毛发的光学特性模拟得更加准确和自然。此外，还有一些基于深度学习的方法，如生成对抗网络（GAN）等，可以用于学习毛发的外观和结构特征，并生成高质量的虚拟毛发。这些方法可以在一定程度上解决动物毛发渲染的问题，但是仍需要进一步的研究和改进。

计算机图形学毛发渲染的模型的发展

计算机图形学毛发渲染的模型发展经历了以下几个阶段：

1. 曲线模型：最早的毛发渲染模型是基于曲线模型的，通过创建一些曲线来表示毛发的形状和分布。这种方法简单易用，但不能很好地模拟毛发的物理特性。

2. 体素模型：随着计算机图形学技术的发展，出现了基于体素模型的毛发渲染模型，将毛发看作是由一些小的体素组成的，通过对每个体素的物理属性进行建模，可以更好地模拟毛发的物理特性。

3. 粒子模型：基于粒子模型的毛发渲染模型是将毛发看作是由一些小的粒子组成的，每个粒子具有一些属性，如位置、方向、长度等，通过对每个粒子的属性进行控制，可以模拟出各种不同类型的毛发效果。

4. 物理模型：最近出现了基于物理模型的毛发渲染模型，通过对毛发的物理特性进行建模，如光线的散射、反射、折射、吸收等，可以更加真实地模拟毛发的外观和光影效果。

总之，随着计算机图形学技术的不断发展，毛发渲染模型也在不断地进步和完善，未来还会有更加先进和真实的毛发渲染模型出现。