一方面，它被证实可以为整个合并场景生成卡，而不必为每个网格去生成卡。另一方面，事实证明它在实践中相当挑剔，因为每次相机移动时都会产生不同的结果。

另一个想法就是把每个网格的卡作为一个网格导入步骤。通过构建几何学的 BVH 来做到这一点，其中每个节点将被转换为 N 张卡。

如下：

栅格化的三角形

光线步进卡(高场)

卡位置视图

这一方法在在寻找一个好的位置时遇到了问题，因为BVH节点并不是放置卡的好代理。

那么，研究人员又提出了另一个想法：遵循紫外线展开技术，并尝试聚类表面元素。

因为要处理数百万个由Nanite提供的多边形，因此他们将三角形换成面元。

同时，他们还切换到了一个较少的约束自由导向卡，以尝试与表面匹配更好。

自由导向的卡位置

通过尝试，这个方法对于简单的形状非常有效，但是在在收敛到更复杂的形状上就出现了问题。

最后，Narkowicz又切换回轴对齐的卡片，但是这次是由面元集群和每个网格生成的。

锥形追踪

追踪高度场的独特性质还可以实现锥形追踪。

锥形追踪对于降低噪声非常有效，因为一个预先过滤的单个锥体跟踪代表了数千条单独的射线。

光线追踪

锥形追踪

对于每个卡，开发者还存储了一个完整的预过滤 mip-map链表面高度、照明和材料属性。

在追踪时，根据圆锥足迹选择合适的步进光线，并对其进行射线追踪。

无卡边和带卡边的跟踪

合并场景表示

在软件中追踪大量的非相干射线是非常慢的。理想情况下，可以使用单一的全局结构，而非多个高度场。

当锥形足迹越来越大时，实际上并不需要精确的场景表示，可以用更近似的表示替代，以获得更快的速度。

一个更复杂的场景，有几十张卡片来追踪每个光线