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  • UE5两大特性:Nanite自动LOD , Lumen实时全局光照
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    2022-01-05 08:53:54

    Nanite - virtualized micropolygon geometry(虚拟微多边形几何体技术),直接在游戏中使用高模,无需担心极高面数模型带来的开销 , Nanite几何体可以被实时流送和缩放,因此无需再考虑多边形数量预算、多边形内存预算或绘制次数预算了;也不用再将细节烘焙到法线贴图或手动编辑LOD (Level Of Detail 层次细节技术),画面质量不会再有丝毫损失。基于mesh shader/gpu driven rendering的几何管线,用比较高级的自适应动态细分/遮挡剔除做到三角形和屏幕像素一一对应级别的渲染(这也是游戏行业一直努力的目标),预告片里可以把10亿三角形的场景剔除到2000万级别,这预告多边形数量确实高得吓人,纹理是8K,用UE的虚拟纹理实现的。


    Lumen - (流明技术) 实时全局光照

    然后里面提到Nanite和阴影有关系,可能是指shadowmap也是用indirectdraw之类的方法快速渲染的?
    Lumen不知道有多少光追的成分,因为这demo明显还在用SSR…

    【虚幻5】UE5_十分钟学会Nanite和Lumen,十分钟学会就可以的装X,你还等什么。_哔哩哔哩_bilibili

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    我们知道全局光照是图形学中一项比较难实现的技术,因为真正要得到全局光照是需要一个点跟所有点的关系计算的,而这个计算如果用在计算机那是不太可能实现的。而现代技术利用了一些比如有向距离场,体素,辐照度等方式实现全局光照,还有就是越来越火的光纤追踪技术实现全局光照。但是这些技术的消耗都很大,包括内存,cpu,gpu的运算量。那么自然会有一种ss系列的方式来实现全局光照,这种方式会比前面几种都容易实现并且运算量相对小。

    屏幕空间的全局光照也叫SSGI,是一个相对来说比较快速得到间接光的一种全局光照技术,是基于屏幕空间大小来实现的,也就是说不会得到屏幕外的颜色或者光照。他也不是基于光源的,而是基于当前的颜色来做扰动采样整合得到的光照信息,最后需要做一些抗锯齿的操作来让他噪点比较合理。这种方式更合理的使用在密闭空间内,这样的效果会比较理想。

    SSGI一般会有几个步骤:

    1.采样不同lod的深度图信息并得到其中最大的深度值。(要执行多少次寻找就看你设置多少次pass)

    2.用光线步进的方式,并用噪音图采样以圆的周长来找周围的像素点的颜色,这个颜色是根据当前场景颜色做的(所以ssgi一般放到最后处理)。采样的点存储到rt上

    3.这时的rt是带有比较明显的锯齿的rt,需要用taa方式过滤一次

    4.最后在横向和纵向做两次模糊处理。

    5.这样就得到了ssgi的漫反射方向的间接光照了,最后只需要把场景图和这个间接光rtcombina一下就好了。

     

    大体实现:

    1.获取深度图信息的核心代码是

    float2 uv = i.uv.xy;
    		
        half4 minDepth = half4(
            _SSGi_HierarchicalDepth_RT.SampleLevel( sampler_SSGi_HierarchicalDepth_RT, uv, _SSGi_HiZ_PrevDepthLevel, int2(-1.0,-1.0) ).r,
            _SSGi_HierarchicalDepth_RT.SampleLevel( sampler_SSGi_HierarchicalDepth_RT, uv, _SSGi_HiZ_PrevDepthLevel, int2(-1.0, 1.0) ).r,
            _SSGi_HierarchicalDepth_RT.SampleLevel( sampler_SSGi_HierarchicalDepth_RT, uv, _SSGi_HiZ_PrevDepthLevel, int2(1.0, -1.0) ).r,
            _SSGi_HierarchicalDepth_RT.SampleLevel( sampler_SSGi_HierarchicalDepth_RT, uv, _SSGi_HiZ_PrevDepthLevel, int2(1.0, 1.0) ).r
        );
    
    	return max( max(minDepth.r, minDepth.g), max(minDepth.b, minDepth.a) );

    采样上下左右四个方向的深度获取最深的。

    2.光线步进采样周围像素点的核心代码(有注释):

    float2 UV = i.uv.xy;
    
    	//当前像素深度
    	float SceneDepth = tex2Dlod(_CameraDepthTexture, float4(UV, 0, 0)).r;
    	//转成摄像机方向的线性深度
    	float EyeDepth = LinearEyeDepth(SceneDepth);
    	//float LinearDepth = Linear01Depth(SceneDepth);
    
    	half Roughness = clamp(1 - tex2D(_CameraGBufferTexture1, UV).a, 0.02, 1);
    	float3 WorldNormal = tex2D(_CameraGBufferTexture2, UV) * 2 - 1;
    	float3 ViewNormal = mul((float3x3)(_SSGi_WorldToCameraMatrix), WorldNormal);
    
    	//摄像机位置,z轴表示深度
    	float3 ScreenPos = GetScreenSpacePos(UV, SceneDepth);
    	//通过摄像机的逆矩阵转换到世界坐标
    	float3 WorldPos = GetWorldSpacePos(ScreenPos, _SSGi_InverseViewProjectionMatrix);
    	//通过投影矩阵的逆矩阵转换到摄像机空间
    	float3 ViewPos = GetViewSpacePos(ScreenPos, _SSGi_InverseProjectionMatrix);
    	//摄像机空间方向
    	float3 ViewDir = GetViewDir(WorldPos, ViewPos);
    
    	//基于世界法线建立切线空间
    	float3x3 TangentBasis = GetTangentBasis( WorldNormal );
    	//uint3 p1 = Rand3DPCG16( uint3( (float)0xffba * abs(WorldPos) ) );
    	//uint2 p = (uint2(UV * 3) ^ 0xa3c75a5cu) ^ (p1.xy);
    
    	half Out_Mask = 0;
    	half3 Out_Color = 0;
    	
    	[loop]
    	for (uint i = 0; i < (uint)_SSGi_NumRays; i++)
    	{
    		//uint3 Random = Rand3DPCG16( int3( p, ReverseBits32(i) ) );
    		//half2 Hash = float2(Random.xy ^ Random.z) / 0xffffu;     
    		//根据扰动图片采样来获取周边的像素和深度
    		half2 Hash = tex2Dlod(_SSGi_Noise, half4((UV + sin( i + _SSGi_Jitter.zw )) * _SSGi_RayCastSize.xy / _SSGi_NoiseSize.xy, 0, 0)).xy;
    
    		float3 L;
    		//基于圆偏移的点
    		L.xy = UniformSampleDiskConcentric( Hash );
    		L.z = sqrt( 1 - dot( L.xy, L.xy ) );
    		//世界空间
    		float3 World_L = mul( L, TangentBasis );
    		//转摄像机空间
    		float3 View_L = mul((float3x3)(_SSGi_WorldToCameraMatrix),  World_L);
    
    		float3 rayStart = float3(UV, ScreenPos.z);
    		//对方向最一些偏移,也是基于圆做偏移
    		float4 rayProj = mul ( _SSGi_ProjectionMatrix, float4(ViewPos + View_L, 1.0) );
    		float3 rayDir = normalize( (rayProj.xyz / rayProj.w) - ScreenPos);
    		rayDir.xy *= 0.5;
    		//找偏移附近的uv
    		float4 RayHitData = Hierarchical_Z_Trace(_SSGi_HiZ_MaxLevel, _SSGi_HiZ_StartLevel, _SSGi_HiZ_StopLevel, _SSGi_NumSteps_HiZ, _SSGi_Thickness, 1 / _SSGi_RayCastSize.xy, rayStart, rayDir, _SSGi_HierarchicalDepth_RT, sampler_SSGi_HierarchicalDepth_RT);
    
    		//根据偏移采样场景颜色
    		float3 SampleColor = tex2Dlod(_SSGi_SceneColor_RT, half4(RayHitData.xy, 0, 0));
    		float4 SampleNormal = tex2Dlod(_CameraGBufferTexture2, half4(RayHitData.xy, 0, 0)) * 2 - 1;
    		float Occlusion = 1 - saturate( dot(World_L, SampleNormal) ); 
    
    		SampleColor *= Occlusion;
    		SampleColor *= rcp( 1 + Luminance(SampleColor) );
    
    		Out_Color += SampleColor;
    		//对场景大小的遮罩决定显示范围
    		Out_Mask += Square( RayHitData.a * GetScreenFadeBord(RayHitData.xy, _SSGi_ScreenFade) );
    	}
    	Out_Color /= _SSGi_NumRays;
    	Out_Color *= rcp( 1 - Luminance(Out_Color) );
    	Out_Mask /= _SSGi_NumRays;
    
    	//颜色用附近采样的颜色,透明度用深度决定
    	[branch]
    	if(_SSGi_MaskRay == 1) {
    		return half4( Out_Color * saturate(Out_Mask * 2), EyeDepth );
    	} else {
    		return half4( Out_Color, EyeDepth );
    	}

    3.做一次TAA,主要是获取aabb的裁剪盒子,然后得到最小颜色,最大颜色,然后clamp进行过渡,再融合上一帧的颜色和当前帧的颜色。

    half2 UV = i.uv.xy;
    	half3 WorldNormal = tex2D(_CameraGBufferTexture2, UV).rgb * 2 - 1;
    	half2 Velocity = tex2D(_CameraMotionVectorsTexture, UV);
    
    	/Get AABB ClipBox
    	half SS_Indirect_Variance = 0;
    	half4 SS_Indirect_CurrColor = 0;
    	half4 SS_Indirect_MinColor, SS_Indirect_MaxColor;
    	ResolverAABB(_SSGi_RayCastRT, 0, 10, _SSGi_TemporalScale, UV, _SSGi_ScreenSize.xy, SS_Indirect_Variance, SS_Indirect_MinColor, SS_Indirect_MaxColor, SS_Indirect_CurrColor);
    
    	/Clamp TemporalColor
    	half4 SS_Indirect_PrevColor = tex2D(_SSGi_TemporalPrev_RT, UV - Velocity);
    	SS_Indirect_PrevColor = clamp(SS_Indirect_PrevColor, SS_Indirect_MinColor, SS_Indirect_MaxColor);
    
    	/Combine TemporalColor
    	half Temporal_BlendWeight = saturate(_SSGi_TemporalWeight * (1 - length(Velocity) * 2));
    	half4 SS_IndirectColor = lerp(SS_Indirect_CurrColor, SS_Indirect_PrevColor, Temporal_BlendWeight);
    
    	return SS_IndirectColor;

    4.做横向和纵向两次模糊(blur里面会对颜色和深度都做模糊处理,颜色直接用相加然后除于相加的数量得到,深度需要用2的n次幂来得到一条曲线,下面的CrossBilateralWeight就是深度的过滤方式):

    float4 Bilateralfilter_X(PixelInput i) : SV_Target
    {
    	half2 UV = i.uv.xy;
    	const float Radius = 12.0;
    	return BilateralBlur( Radius, UV, half2(1.0 / _SSGi_ScreenSize.x, 0), _SSGi_TemporalPrev_RT );
    }
    
    float4 Bilateralfilter_Y(PixelInput i) : SV_Target
    {
    	half2 UV = i.uv.xy;
    	const float Radius = 12.0;
    	return BilateralBlur( Radius, UV, half2(0, 1.0 / _SSGi_ScreenSize.y), _SSGi_TemporalPrev_RT );
    }
    
    float CrossBilateralWeight(float BLUR_RADIUS, float r, float Depth, float originDepth) 
    {
    	const float BlurSigma = BLUR_RADIUS * 0.5;
    	const float BlurFalloff = 1.0 / (2.0 * BlurSigma * BlurSigma);
    
        float dz = (originDepth - Depth) * _ProjectionParams.z * 0.25;
    	return exp2(-r * r * BlurFalloff - dz * dz);
    }

    5.合并就简单了,就是用当前场景颜色和上面算出来的间接光照相加。

    half2 UV = i.uv.xy;
    
    	half3 BaseColor = tex2D(_CameraGBufferTexture0, UV);
    	half3 SceneColor = tex2D(_SSGi_SceneColor_RT, UV);
    	half3 IndirectIrradiance = tex2D(_SSGi_Bilateral_RT, UV) * _SSGi_GiIntensity;
    
    	return (IndirectIrradiance * BaseColor) + SceneColor ;

    总结:ssgi的diffuse方式实现简单,得到的结果也不错,但是他并不是正确的,是一个模拟周围颜色的过程,当你要得到更好的结果时需要扩大获取深度和颜色扰动的范围,同样gpu的压力也会增大。但他确是一种实时的全局光照方式。当然如果我们只需要一些静态或可控的动态区域做全局光照,那么用烘焙和球谐光照就可以了。

     

     

     

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    解析全局光照Global Illumination Explained

    前言:Global Illumination全局光照技术是实时渲染的必然发展方向。我参考了一些研究成果,琢磨了一下,让更多的人可以理解这项“古老”的技术。

    Front Line

    虽然说,如今的GPU速度已经非常之快,并行浮点计算能力已经相当的强大,但是由于很多人依旧使用传统的Phong局部光照模型对场景进行Shading处理,所以成像效果上还远远不能够与离线渲染的图像相比。如让我们目瞪口呆的Unreal Engine3,技术规格依旧是48bit Color Phong HDR。虽然人们已经开始普遍的使用Shading Language,但是光栅化、对屏幕空间差值的操作依旧没有变化。这一点不同于Pixar RenderMan。重要的原因就是,无法精确的从物理上模拟光线在场景中的交互过程。对于PC机平台来说,由于硬件性能的限制,实时光线跟踪还是不现实的事情,但是我相信未来人们一定可以在PC机平台上置身于可以和电影画面媲美的场景中交互、游戏。

    经典全局光照模型的公式如下:

     

           场景的每一个物体,既有可能是发光体(萤火虫、火把),也有可能是接受光线的物体(举火把的人)。意义等同于,物体的每个点都可能会互相影响。让我们想象,有一个模型S由许多个三角形组成,以每个顶点Vertex为中心,以这点的向量Normal为法向量,构造一个半径为1的半球体Normalized Hemisphere。这样的做法类似于Ambient Occlusion的步骤。当我们从y发出一条光线以ωi的方向入射的时候,函数h返回光线与模型的第一个交点。这里可以进行并行优化。θi是指ωi和Normal的夹角,cosθi将射入的辐射光线投影到Normalized Hemisphere上。模型上每一个点y的辐射度L等于,这个点本身的辐射度Le与反射的辐射度之和。可以使用在半球上取一些点采样,进行测试,或者使用更精确不过更加耗时的Monte Carlo采样法。我们也可以简单的把上面的积分式写成这样的简单式子:

     

           fr是BRDF函数,表现了模型表面的颜色光泽等特性。一般来说这个函数的计算依赖于辐射的入射方向ωi,辐射的反射方向ωr,以及y。为了简化BRDF的表达,我们将公式简化如下,这样表面将只存在各向同性漫反射:

          

           pd(y)是相应位置的漫反射贴图数值。我个人觉得大家如果不知道如何实现BRDF,可以参考GPU Gems1上的那篇《Spatial BRDFs》一文。

            现在我们有了4个量,(S, fr, Le,Ψ),最后一个是什么呢?这是处理微平面反射向量集合的函数,可以从理论上分析得到。此时,再试图分解这个公式已经没有多少意义,不如直接用一个近似模型简化:

     

           我们直接使用这个公式得到,穿过像素Pmn光的平均辐射度值 —— 我们知道“摄象机”上有一个个像素,把yf想象为一个针孔,ωyf := P – yf作为方向,XPmn是像素特征函数,δ是Kronecker Delta函数。(是什么东西……)

            Alexander Keller在他的《Instant Radiosity》中展现了一种算法,目的是为了快速计算光照特性实现实时渲染。想象场景由有限多的虚拟光源组成。对于像素Pmn,我们计算通过这个像素的平均辐射度:

     

           最后一项TmnL决定了最少有一条辐射光线通过像素Pmn。当场景中有M个光源的时候,我们可以简单的进行累加:

     

           对于最右边的求和式,

      Li是辐射度,Pi是第i个光源的位置。Tmn的数值可以用普通图形卡计算得到,直接计算当场景中只有一个光源存在时每个像素的亮度数值。这个算法的最大好处就是在性能和质量上可以寻求平衡,通过控制采样点数和光源数目,也就是控制多通道渲染的次数。

     

    Behind the Enemy

           Monte Carlo方法的大名想必大家都听说过。它需要一个随机数发生器,而且这个发生器对统计结果得质量来说非常重要。这里省略了详细的推导过程,大家可以看原文[1]。

     

           首先想象从光源发出N个粒子,从光源开始,赋予初始的辐射强度Le,射向场景,p-bar≈||Tfd||约等于场景的平均反射率。这些虚拟的光子不断地反射折射,不断地点亮,直到自己强度为0。伪代码如下:

     

           其中,入射方向可以使用下列公式计算得出:

     

           这种方法的思路被用于目前大部分的Monte Carlo光线跟踪渲染引擎中,比如赫赫有名的Mental Ray,而且可以同时使用GPU与CPU进行加速渲染,缺点是多次累计填充率极高。

    Continue Fighting

           可以看我的那篇斯图加特大学光线投射引擎的分析文章。

     Conclusion

           事实上,正如[2]中所说,实时光线跟踪还需要克服下面几点难点:

           Parallesim并行:无论是何种方法,为了在有限计算能力下得到最大的性能提升,并行处理都是必须的。这一点在GPU上得到充分表现,而CPU上的并行计算依赖于有经验的设计和出色的算法。

           Efficiency效率:我们需要在画质和速度中追求一个平衡点,找到最适合的采样数目,避免额外的而对画质的提升没有帮助的计算。

           Independence From Geometry独立于几何体:事实上这才是真正我们需要关注的,毫无疑问,体渲染光线投射在实现上更加的有效,可是它只能处理Volumn Texture,体积大处理速度慢来源少;传统的模型体积小来源广泛,优化分割算法成熟,但是却更适合光栅化处理,速度更快,效果也不差。而且真实的场景中,Raytracer应该无论是Volumn Textures和Indexed Models都可以一视同仁的处理。

           我相信会有越来越多的程序依赖或者逐渐采用全局光照技术,从GPU Gems1/2中的静态/动态遮挡算法的进化,到NVIDIA OpenGL SDK 10里Render To 3D Texture的展示,还有采用Volumn Rendering技术的新一代游戏的出现,全局光照技术将应用的越拉越广泛。

     

    相关技术文档下载

    [1]Alexander Keller Instant Radiosity

    [2]Wald et al. Realtime Ray Tracing and its use for Interactive Global Illumination 

    以后我会详细的收集相关技术文章给大家打包下载

    有几本书我很感兴趣,不知道什么地方有的下载,麻烦直到的朋友告诉我一声

    Programming Mental Ray和Realtime Rendering

    谢谢啦

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    基于预计算的实时渲染方法,这些方法的核心是使用低阶的球谐(或小波)函数来表述某个低频的方向分布函数,例如环境贴图和大面积光源,由于这些方向分布函数可以使用少量的球谐函数系数来近似,这使得实时的间接光照计算被大大加速。然而这些方法的限制也非常明显,他们只能处理场景的静态部分,并且它们只能处理方向分布函数的低频部分。

    下面我们介绍两种能够处理动态场景的实时渲染方法,即本章基于体素的全局光照算法和下一章基于距离场的全局光照算法。

    全局光照的计算量非常大,这主要有两个原因:首先,它需要计算3D场景当中任意两个点之间的可见性,这种可见性判断对于基于光栅化的实时渲染流程更加复杂,光栅化擅长于每次处理一个视图,它通常并不能直接计算出任意两点之间的可见性,因此这就是为什么光栅化通常只计算直接光照,而更复杂的间接光照(即全局光照)留给其他一些近似方法(比如预计算的方法);其次,表面上每个点的光照计算涉及对表面法线方向上半空间范围内所有方向的积分计算,这个积分计算已经被证明是非常复杂,以至于目前还不能用于实时计算。

    在本书前面介绍的大部分光照技术中,我们都使用三角形等曲面作为基元(primitives)来表述物体的表面,这种表述的细节层次(level of details)被存储在纹理当中,在进行着色的时候,我们需要首先找到光线与之相交的物体,然后选择该物体表面对应细节层次的多级纹理进行着色计算。[Crassian et al. 2009]说明,使用体积数据作为几何基元来表述物体表面,这种数据结构能够更高效地计算着色需要的细节层次。随后[Crassian et al. 2011]提出了体积圆锥体追踪(voxel cone tracing)的概念,在这种方法中,场景中的网格数据被近似为一个阶层式的体素八叉树结构,这个八叉树结构可以同时用于加速可见性和光照的计算,通过对该体积结构执行类似多级纹理的预过滤,围绕多个方向的光照积分计算被大大加速。

    基于体素的全局光照技术是一种非常优雅的光照技术,自从被提出之后,它已经被大量的游戏引擎采用,例如它最先被集成进了虚幻引擎,此外,该技术也已经被集成进了CryEngine3中。

    11.1 圆锥体内的光线追踪
    在开始正式介绍基于体素的全局光照技术之前,我们需要了解一个该技术基于的一个核心概念,即圆锥体追踪(cone tracing)。
    实际上,圆锥体追踪早至1984年已经被提出,如今它被广泛用于一些基于体积基元结构的场景表述中,例如本章介绍的基于体素的全局光照技术和下一章介绍的基于距离场的全局光照技术。由于圆锥体追踪是这两种全局光照技术的核心,本节就先来了解圆锥体追踪的该概念。

    11.1.1 光线追踪的问题
    圆锥体追踪是由光线追踪演变而来的,在光线追踪中,一条光线从摄像机发出,穿过虚拟屏幕上某个像素的中心进入到场景当中,如图所示,一旦该光线离开这个像素,它与该像素的任何联系都因此而消失,因此光线仅仅被定义为由一个起点和一个方向组成的一条直线。这种简单的定义使得光线与任意物体的相交计算变得非常直观,然而它也有缺点。

    上述关于光线的定义的主要问题在于,每个像素对应相关的所有光线没有保留足够的信息去执行反走样(anti-aliasing),每条光线仅仅允许我们在一个像素的面积范围内采样得到一个位置,但是它不知道关于这个采样点周围相邻的任意位置的信息,例如这些位置是否可见,在多大面积内采样是足够等。

    在标准的光线追踪中,其唯一能够实现反走样的方法是使用更高的分辨率进行采样,例如[Whitted, 1979a]提出了适应性采样。但是这种超采样技术存在一些问题,首先是那些方差较大的像素对应的光线数量会急剧地增长;其次,一些较小的细节可能被这些样本所忽略。

    一种能够应对上述采样问题的方法是修改上述关于“光线”的定义为一个“圆锥体”。如图11.1(b)所示,此时一个“像素”表述的是屏幕上的一个“面积”而不是一个“点”,这种扩展的“光线”(即圆锥)与物体的相交计算不仅能够决定该光线与某物体的相交测试是否发生,并且还能决定该“光线”的多少部分与该物体相交。这种部分覆盖信息足够针对面积执行简单的反走样,同时,一个像素内的任意细节都不会被忽略。

    展开全文
  • 原文地址 Godot官网 《Godot 4.0 gets SDF based real-time global illumination》 作者 Juan ...Godot 4.0的开发正在稳步进行中,一种新的全场景全局光照技术(full-scene global illumination)已经加入到开发主分支。
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  • Unity全局光照

    千次阅读 2020-12-01 17:19:10
    Unity是从Unity5开始引入行业领先的实时全局光照技术Enlighten系统 全局光照是什么? 想象现实生活中的场景,一束光投进窗户,从而整个房间的阴暗角落也会被照亮,这就是间接光效的效果。 全局照明是Unity的一...
  • Unity 5 中的全局光照技术详解

    千次阅读 2016-10-21 17:47:06
    全局光照,简称GI,是一个用来模拟光的互动和反弹等复杂行为的算法,要精确的仿真全局光照非常有挑战性,付出的代价也高,正因为如此,现代游戏会先一定程度的预先处理这些计算,而非游戏执行时实时运算。...
  • 全局光照技术进化史1-光线追踪篇

    千次阅读 2016-11-07 00:07:56
    本来计划是最近一年专心写书,不要花心思和精力写博客的,因为写一篇优质的博客文章其实也要花费不少的时间构思的:单篇...《游戏引擎全局光照技术》采取了一种新的出版形式,它从写作第一章开始,就积极和社区互动并
  • 摘要:真实感绘制技术作为计算机图形学的一个重要组成部分,致力于使用计算机对现实世界进行准确模拟,将三维场景渲染成非常真实的图像....能实现真实光照效果的全局光照渲染技术吸引了国内外众多学者的关注和研...
  • 局部光照与全局光照的区别

    千次阅读 2019-10-01 19:35:27
    全局光照(Global illumination) 简单的说就是考虑到环境中所有表面和光源相互作用的照射效果 采用Ray Tracing和Radiosity两种技术来计算全局光照 Ray Tracing用于计算镜面反射,灯光透过玻璃的效果和阴影,还有模拟...
  • 要精确的仿真全局光照非常的具有挑战性,付出的代价也很高,正因如此,现代游戏会在一定程度上预先处理这些计算,而非在游戏运行时实时计算。Unity的全局光照系统分为Enlighten和Progressive Lightmapper,两者之间...

空空如也

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动态全局光照技术

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