建网站传播文化的好处,asp.net 制作网站开发,中国建筑网官网建设通,郑州做手机网站渲染流水线#xff1a;
1、首先相机摆放到场景一个位置和角度#xff0c;场景的各个物体也已经被摆放好
2、拿到场景物体的顶点信息#xff0c;根据顶点信息构成图元
3、经过透视投影#xff0c;将图元转化为2*2的正方形#xff0c;再把2*2的正方形扩展到屏幕大小
4、…渲染流水线
1、首先相机摆放到场景一个位置和角度场景的各个物体也已经被摆放好
2、拿到场景物体的顶点信息根据顶点信息构成图元
3、经过透视投影将图元转化为2*2的正方形再把2*2的正方形扩展到屏幕大小
4、对图元进行采样仅采样会导致抗锯齿所以这里做MSAA
对图片进行模糊再采样然后将一个像素也模拟成n*n个虚拟像素观察图元内包含的虚拟像素来决定颜色的深度然后再做平均卷积 5、经过Z-Buffer进行深度测试处理Z通道中的遮挡关系
6、对最后的图元中的像素信息进行着色shader着色考虑环境光、漫反射光、强光影响将RGB颜色画在各个像素上完成渲染管线生成最后的屏幕图片
在Games101中提到过的抗锯齿方法在UE5里面是都有的 Ray Traced 简单来说就是屏幕中各个像素的位置射出一条射线进行反向追踪计算各种因素的光照信息
如图经过反射光折射光从而把这些光线亮度累加在一起就是这个像素最终亮度的值 但是只是做每个像素的反射和折射计算累加会消耗很多性能这里采用了包围盒的概念来提速如果射线连包围盒都没有进入那么他是不会和包围盒内的物体有反射或者折射效果的如果光线进入了包围盒再来计算其是否与包围盒内的物体有进行反射或者折射 再进行优化就是对场景空间分成很多个立方体的包围盒一个包围盒又可以细化为多个子集的包围盒以此类推变成树状结构光线先射进大的包围盒中看是否包围盒内有物体若有则对大包围盒细化为小的包围盒看小的包围盒内是否也有光线射中的物体以此去判断具体的方法就是Oct-Tree KD-Tree BSP-Tree Shadow
在光源位置生成一张深度图再从相机视角出发观察到的位置深度比光源处生成的深度图深度大则该位置存在阴影反之则没有阴影 上面实现的事硬阴影如何实现软阴影Soft Shadow
PCSSPercentage Closer Soft Shadow
在摄像机看到的像素对周围做N * N的卷积在最外侧的阴影则会和没有阴影的一起做平均则产生了软阴影N值越大性能消耗越高软阴影效果越明显
VSSMVariance Soft Shadow Mapping
对最开始的阴影生成一张深度图再对这个深度图做平方再存放起来然后做以下公式 用二维前缀和计算出大概的期望用这个期望值来代表该像素的阴影数值X为Depth数值
这个方法以显存换性能
由于PCSS的第一步和第三步都是n平方的操作所以性能不达标所以就有VSSM的操作
1、计算灯光位置对场景的一个深度采样
2、计算一个深度的平均值的平方和深度平方的平均值来计算方差
3、通过概率论可以计算出任意一个深度值在第一部的深度采样图的概率排名通过这个排名就可以直接计算出O(1)大概多少是在阴影内的根据概率就可以算出对应阴影卷积后的平均值
DFSMDistance Field Shadow Mapping 已知o是光源P1是o最近的物体位置P2是P1最近物体位置P3是P2最近物体位置通过距离场oP1是已知的P1P2 P2P3是已知的 通过近似的算法直接算出来对应的数值SDF(p)就是P1P2或者P2P3p-o就是oP1 oP2 oP3这样的值这样的比例去做近似表达角度大小的数值角度越大值越大阴影越柔软K值是为了让更多位置大于1更多位置为硬阴影k值越大阴影外轮廓柔度越低1为最黑的阴影0~1根据值的大小线性决定阴影强弱 每个像素根据求出来的球谐函数的值进行计算 Wavelet对光照的计算 通过Wavelet的各个形状来替换图片上的各个形状
Wavelet不能处理快速旋转的场景没有Wavelet的图可以快速进行替换而SH可以对当前这一层的图片进行旋转计算匹配支持快速旋转的场景 Wavelet不动的时候效果好很多但是快速旋转不行
所以前向渲染都是通过一个主要光源计算像素
四个次要光源计算顶点
其余光源用球谐函数来计算依然能达到一个很好的效果
VSM虚幻用的Virtual Shadow Map 对阴影贴图进行分区 进行分区显示也做了类似MipMaps的操作越近分的区越细腻阴影贴图展现的精度也越高如果视口上没有显示的分区不进行整体渲染只渲染视口上显示的分区
RSMReflective Shadow Map这个其实不是做阴影的只是利用贴图计算反射光对场景的贡献
将阴影贴图中所有的像素都是间接光源再以间接光源去做阴影贴图从来达到反射光做出阴影效果 优化将阴影贴图离中心位置越近间接光源越小离中心位置越远间接光源越大并不是取所有的点而是随机一部分点从而达到性能优化的效果
LPVLight Propagation Volumes
在RSM中我们通过shadow map找到并定义了一系列虚拟点光源LPV的第一步仍是如此在找到虚拟点光源后考虑整个场景分成的一个个小格子在对应的小格子中可以找到其中的虚拟点光源 分成了体素注入光源将体素进行前后左右上下进行传播最后实现了光照的反射的计算 当然LPV也是有缺点的当体素大小不合理时我光照明明遮住了光线并不会传播过去但是由于LPV不对可视性考虑所以依然能传到被遮挡的体素上去变得十分不合理
VXGIVoxel Global IIIumination 做成Oct-Tree类似的形式将被照到的位置的法线信息和面向光源的方向信息给存储起来 基于追踪出的圆锥面的大小对格子的层级进行查询就是对场景中的所有体素都要判断是不是与这个锥形相交如果相交的话就要把对于这个点的间接光照的贡献算出来 AO环境光遮蔽【Ambient Occlusion】
SSAOScreen Space Ambient Occlusion 先在屏幕表面的球形范围内随机生成一系列点根据深度图判断这些点深度是否小于深度图深度再按照比例若小于深度图的点大于一半则这部分不做AO若小于一半则做AO取其中有绿色点的一半若四个红色一个绿色则该点的暗面程度为1\5值越小颜色越黑
SSAO也有一个明显的缺陷就是凹形的时候可能它没在物体内部但是仍被认为深度大于深度图从而造成计算不精准 另外还有桌子明明没有和地面贴合但是计算的时候不考虑是否贴合只考虑球形范围内的点是否深度小于深度图来计算该点暗值AO是贴近的缝之间存在暗面的效果但SSAO明显这一点没做到
SSDOScreen Space Directional Occlusion SSDO的检测采样做法和SSAO完全一样如上图所示在法线方向半球(这里我们就假设已经知道法线了)撒点然后根据深度图和投影到Camera的深度的对比来判断是否能对P点产生遮挡。
如果被遮挡如上图第二幅图所示根据法线计算它们对P点的贡献之和。其次图1的C点没有被挡到于是我们可以直接采样环境光的直接光照也就是说SSDO还提供了一种做环境光照的方法
当然Screen Space都存在一个严重的问题就是屏幕外的没法渲染因为只拿到屏幕上有限的内容去做操作那么假如一个镜子它朝向一个远方屏幕上没有的地方那么远方的内容不会被反射到镜子里面这是个很严重的问题 以及屏幕上的内容无法反射出三维信息的内容从而三维反射不真实的情况时常发生
SSRScreen Space Reflection 用MipMap取2*2深度的最小值若深度最小值都没达到则光线不可能会接触到物体表面 若光线到达这个最小值则找到上一层的MipMap更精细信息的MipMap再去观察是否有到达物体表面打到物体表面就将这一块渲染到反射面上就达到反射的效果了
