移动商务网站开发课程,网络数据分析,上虞网站建设哪家好,wordpress 付费阅读实时体积云景 GPU Pro 7 实时体积云景的翻译 4.1 概览 游戏中的实时体积云通常为了提高渲染效率而降低质量。最成功的方法仅限于低空蓬松半透明的层状云。我们提出了一种体积解决方案#xff0c;可以使用不断变化并且逼真的结果填充天空#xff0c;来描绘高海拔卷云和所有… 实时体积云景 GPU Pro 7 实时体积云景的翻译 4.1 概览 游戏中的实时体积云通常为了提高渲染效率而降低质量。最成功的方法仅限于低空蓬松半透明的层状云。我们提出了一种体积解决方案可以使用不断变化并且逼真的结果填充天空来描绘高海拔卷云和所有主要的底层云类型包括厚厚的、像波浪一样翻滚的积云。此外我们的方法近似于实现了几种实时云渲染中尚未出现过的体积光照效果。最后我们的这种解决方案在内存和GPU的消耗上足够低可以运用在3A主机游戏中。 4.2 简介 在 AAA 游戏机游戏中渲染云彩的标准解决方案涉及某种资产包括二维广告牌、极地天空穹顶图像或在渲染时实例化的体积图库。对于需要不断变化的天空并允许玩家覆盖广阔距离的游戏如开放世界而言高精细资产的优势被存储和访问多个摄像机角度、一天中的不同时间和光照条件的数据的成本所掩盖。此外对云层系统演变的模拟仅限于技巧或伪造如旋转天穹或使用 2D 噪音扭曲图像。 程序云系统的许多技术都不依赖于资产。ShaderToy.com 上免费提供了几个很好的例子如 Clouds [Quilez 13]。Evolution 工作室使用名为 TrueSky 的中间件为游戏《Drive Club》提供了令人印象深刻的大气天气效果[Simul 13]。 然而这些方法也有几个局限性 • 它们都只描述了低空的层云而没有描述蓬松和波状的层积云或积云。 • 目前的体积方法无法实现云层特有的逼真照明效果。云层特有的照明效果。 • 实时体积云通常在性能和内存方面都相当昂贵而且与所产生结果的质量相比并不划算。 对于游戏《地平线零之曙光》我们开发了一种新的解决方案来解决这些问题。我们提交了用于建模、照明和渲染的新算法可在 20 MB 内存预算和 2 ms 性能目标范围内提供逼真且不断变化的结果。 4.3 云的建模 图 4.2 显示了各种云类型及其高度范围。我们按体积渲染的云层有两层存在于 1.5 千米到 4 千米之间的低层云和横跨 1 千米到 8 千米整个低层大气的积雨云。 随着时间的推移和太阳对地球的加热水蒸气从地表上升并穿过这些大气层。每一层都有自己的风向和温度。随着水汽在大气层中移动的高度增加温度也随之降低。随着温度的降低水汽会在遇到的尘埃颗粒周围凝结成水或冰。(这些水汽在流动过程中存在很大的不稳定性从而产生湍流。随着云层的上升它们往往会形成波浪状。当它们扩散时会像雾一样伸展和消散 [Clausse and Facy 61]. 4.3.1 Modified Fractal Brownian Motion 改进的分形布朗运动 对体积云系统进行实时建模的标准方法是使用射线行进和分形布朗运动技术简称 FBM [Mandelbrot and vaness 68]。简称 FBM [Mandelbrot and van Ness 68]。(见图 4.3。FBM 是一系列 octaves 噪音的总和每个 octaves 噪音的频率较高振幅较小。 Perlin 噪声 [Perlin 85] 通常用于此目的。虽然这是产生层云雾状形状的可靠模型但它无法描述积云的圆形、波状形状也无法赋予积云如图 4.4 所示的隐含运动感。 Perlin 噪声可以在其范围的中间翻转产生一些蓬松的形状但由于它只是一种噪声因此仍然缺乏云中的花椰菜图案。图 4.5 显示了 Perlin 噪声、abs(Perlin * 2 1)的结果以及云中分形波浪图案的照片参考。 另一种噪声是 Worley 噪声由 Steven Worley 于 1996 年提出[Worley 96]常用于渲染腐蚀和水效果如图 4.6 所示。 如果将其倒置并用于 FBMWorley 噪声就会近似于漂亮的分形波浪图案。它还可以用来增加低频 Perlin 噪声低密度区域的细节。(如图4.7 左 和 中间) 我们可以使用 Worley 噪声 FBM 作为原始范围的最小值来重新映射 Perlin 噪声。 这种将两种噪音类型结合起来的方法为 Perlin 噪音产生的连通性增加了一些波纹效果更加自然。
我们将其称为低频 Perlin-Worley 噪声它是我们建模方法的基础。(见图 4.7 右。 图 4.8 显示了我们的第一个三维纹理它由 Perlin-Worley 噪声 FBM 和三个倍频程的 Worley 噪声 FBM 组成。图 4.9 显示了我们的第二个三维纹理它由另外三个倍频程的 Worley 噪声组成。 第一个三维纹理定义了我们的基本云形状。第二个三维纹理频率较高用于侵蚀基本云形状的边缘并增加细节详见第 4.3.4 节。 4.3.2 密度-高度函数 该领域之前的工作通过基于高度[Quilez 13]来偏置或缩放云密度值来创建一种特定的云类型。 该函数用于偏置或缩放噪声信号并产生云。这将在其他工作中看到的云的类型限制为一种类型因为云的最大高度永远不会改变。 我们通过使用三个这样的函数来扩展这种方法一个分别适用于三种主要的低级别云类型层云、层积云和积云。图4.10显示了我们使用的梯度函数。图4.11显示了使用这些函数随高度改变云密度的结果。 在运行时我们计算这三个函数的加权和。我们使用天气纹理来改变权重以或多或少地添加每种云类型——详细信息将在下一节中介绍。 4.3.3天气纹理 就我们的目的而言我们希望在云系统领域的任何一点上了解三件事
1. 云层覆盖率 天空中云层覆盖的百分比。
2. 降水量 头顶云层产生降雨的几率。
3. 云类型 0.0 表示层云0.5 表示层积云1.0 表示积云。
这些属性都可以用介于 0 和 1 之间的概率来表示这使得它们很容易处理并在二维纹理中预览。可以对缓冲区进行采样以获得世界空间中任意点的每个属性值。 图 4.12 将该场景的天气图分解为多个部分。该图的比例尺为 60,000 × 60,000 米箭头表示摄像机方向。 在现实中下雨的地方总是会出现雨云。为了模拟这种行为我们将云的类型偏向于积雨云并将云的覆盖率偏向于至少 70%而下雨的几率是 100%。 此外我们还允许艺术家覆盖天气纹理以生成 我们还允许艺术家覆盖天气纹理为场景剪辑或其他定向体验制作艺术指导的天空[Schneider 15, slide 47]. 4.3.4云采样器
在确定了云密度函数的组成部分之后我们现在将着手建立云模型。 与迄今为止所有其他体积云解决方案一样我们使用的是射线行进法。射线行进法在一个区域内行走并采样密度值用于照明和密度计算。这些数据用于构建体积主体的最终图像。我们的云密度采样函数主要负责解释采样位置和天气数据为我们提供给定点的云密度值。 在开始使用该函数之前我们先计算一个归一化标量值 表示当前样本位置在云层中的高度。这个将用于建模过程的最后一部分。 我们还定义了一个重映射函数用于将数值从一个范围映射到另一个范围、 以用于组合噪音来制作我们的云。 我们采样算法的第一步是利用第一个三维纹理中的低频 Perlin-Worley 噪声构建基本云形。具体过程如下 1. 第一步是获取构建基本云形所需的四个低频噪声值。我们对包含低频 octaves 的第一个三维纹理进行采样。 2.我们将使用包含 Perlin-Worley 噪声的第一个通道来建立基本云图形状。 3. 虽然基本的 Perlin-Worley 噪声提供了合理的云密度函数但它缺乏真实云的细节。我们使用重映射函数将其他三个低频噪声添加到 Perlin-Worley 噪声的边缘。这种噪声组合方法可以防止 Perlin-Worley 云形状的内部变得不均匀同时还能确保只在我们能看到的区域添加细节。 4. 为了确定我们要绘制的云的类型我们根据天气纹理中的云类型属性计算密度高度函数。 5.接下来我们将云的基本形状与密度高度函数相乘根据天气数据创建正确的云类型。 代码如下 此时我们已经有了类似云的东西尽管是低细节的云图 4.13。 接下来我们应用天气纹理中的云层覆盖属性以确保可以控制云层覆盖天空的程度。这一步涉及两个操作 1.为了让云朵随着覆盖属性的变化而真实地生长我们使用重映射功能中的云朵覆盖属性来扩展前几步生成的基本云朵形状。 2.为了确保密度随着覆盖范围的增加而增加从而达到美观的效果我们将这一结果乘以云层覆盖属性。 代码如下 这些步骤的结果如图 4.14 所示。基础云的细节仍然较少但它开始看起来更像一个系统而不是一片噪点。 接下来我们将为云层添加逼真的细节从水汽上升不稳定产生的小波浪到大气湍流造成的飘渺扭曲见图 4.15 中的示例。 我们通过三个步骤对这些效果进行建模
1. 我们使用动画卷曲噪波来扭曲云层底部的样本坐标当我们使用扭曲的样本坐标对高频三维纹理进行采样时模拟湍流的效果。 2. 我们用高频 Worley 噪声建立一个 FBM以增加云层边缘的细节。 3. 我们使用高频 FBM 来收缩云的基本形状。在云的底部我们反转 Worley 噪声在该区域产生飘渺的形状。在顶部收缩 Worley 噪声产生波浪状细节。 代码如下 这些步骤的结果如图 4.16 所示。这一系列操作就是我们的采样器在光线行进过程中创建云景的框架但我们采取了额外的步骤来增加隐含的运动感而传统的基于噪声的云景解决方案则缺乏这种运动感。 为了模拟云从一个大气层上升到另一个大气层时的剪切效应我们将采样位置偏移到风向与高度之间。此外两个三维纹理样本在风向上都有偏移并随着时间的推移略微向上但速度不同。让每种噪音都有自己的速度可以使云层的运动看起来更加逼真。在延时效果中云层看起来是向上生长的。 这段代码必须位于 CloudDensitySample() 函数中任何 3D 纹理采样之前。 4.3.5 结果 图 4.17 展示了使用不同天气设置创建的一些体积云景。 通过这种建模方法我们可以制作出许多独特的云景。 当雨信号沿风向接近摄像机时会产生暴风前线逼近的效果[Schneider 15, slide 43–44]. 4.4 云的光照
体积云照明是计算机图形学中研究得非常透彻的一个领域。不幸的是对于游戏开发者来说最好的结果来自于大量采样。这就意味着我们必须设法近似制作电影级云彩时发生的复杂而昂贵的过程。 我们的方法可以近似解决以下三种特殊效果云层中的多重散射和定向光照、当我们向太阳看去时的银边效果、当我们向天空看去时的云层散射和定向光照。向太阳时的银边效应以及远离太阳时云层上的暗边。远离太阳时云层上的暗边。图 4.18 展示了这三种效果的照片参考。这三种效果的照片参考。 4.4.1 体积散射 当光线进入云层时大部分光线会穿过云层中的水滴和冰层发生折射然后散射到我们的眼睛[Van De Hulst 57]。光子进入云层后会发生三种情况另见图 4.19 1. 光子可能会被云中的水或非参与粒子如灰尘吸收这就是消光或散射。
这就是消光或吸收。 2. 光子可能从云中向眼睛射出这是内向散射。 3. 它可以从云中流出远离眼睛这是外散射。 比尔定律是近似计算这三种结果概率的标准方法。 4.4.2 比尔定律 Beer’s Law 比尔定律最初是用于化学分析的工具它模拟了光在穿过材料时的衰减 [Beer 52]。(见图 4.20。 在体积测量中它可用于根据光学厚度可靠地计算透射率[Wrenninge 13]。 如果我们的参与介质是non-homogenous非均匀的如云层我们就必须使用光线行进法沿着光线累积光学厚度。 这一模型在电影视觉效果中得到了广泛应用也是我们照明模型的基础。 下面是它在代码中的实现方式 4.4.3 Henyey-Greenstein相位函数 在云层中光向前散射的概率更高[Pharr and Humphreys 10]。这就是云中有silver lining的原因。(见图 4.21.) 1941 年Henyey-Greenstein 相位函数被提出来模拟小颗粒对光散射的角度依赖性并用来描述星际尘埃云对光的散射 [Henyey and Greenstein 41].在体积渲染中该函数用于模拟光在参与介质中的散射概率。我们使用偏心率方向分量g 为 0.2 的单个 Henyey-Greenstein 相位函数以确保云中更多光线向前散射 下面是它在代码中实现的样子 最终的结果显示在图4.22上 4.4.4内散射概率函数粉糖效应
比尔定律是一个消光模型这意味着它关注的是光能如何随深度衰减。这就无法近似地反映与云层向阳面的内散射有关的重要照明效果。当视线接近光线方向时这种效应表现为云层边缘变暗。成堆的糖粉也有类似的效果这也是我们对这种效果昵称的来源。请参见图 4.23。 这种效果在圆形的浓密云层中最为明显以至于每个隆起之间的皱褶看起来比更靠近太阳的隆起本身更亮。这些结果似乎与比尔定律的模型完全相反。 回想一下内向散射是指光线在云层中反弹直到变成平行光线然后离开云层到达我们眼睛的一种效应。这种现象甚至会出现在我们观察云的阳光面时图 4.24。 还要记住由于前向散射更多的光沿着原始光线方向向前散射。但是必须存在相对较大的光学深度光子才有合理的机会转动 180 度。云边缘周围的路径不会穿过足够大的光学深度无法将相当一部分光子完全转向。具有足够大的光学深度以将光子旋转 180 度的路径几乎总是位于云内部因此比尔消光定律将在它离开云进入我们的眼睛之前消除这种贡献。空隙和裂缝是个例外 它们为云体积内部提供了一个窗口那里有光学深度相对较大的光子路径为光子逃逸提供了一条低密度捷径使裂缝处比周围的凸起处更亮。 我们选择用概率来表示这种现象。想象一下您正以相同的角度注视着云层上的其中一个隆起区域与您身后从太阳射出的一组光线呈同一角度图 4.25。 如果我们在其中一个凸起的表面下方取样并将其与其中一个裂缝中处于相同深度的点进行比较那么裂缝中的点会有更多潜在的云物质从而导致内散射图 4.26。就概率而言裂缝中的点应该更亮。【折痕出内散射多 所以更亮 】 以这个思想实验为指导我们提出了一个新函数来解释这种效应。由于这一结果实际上与比尔定律相反因此我们将其表示为原始函数的倒数图 4.27。
就我们的目的而言这已经是对这一现象足够准确的近似值了、 无需额外取样。我们将这两个函数合并为一个新函数 Beers-Powder.。请注意我们将整个结果乘以 2使其更接近原始的归一化范围图 4.28。 下面是代码实现方法 powder_sugar_effect 1.0 − exp ( − light_samples ∗ 2.0 ) ; beers_law exp ( − light_samples ) ; light_energy 2.0 ∗ beers_law ∗ powder_sugar_effect ; 图 4.29 显示了一个独立测试案例和我们的游戏解决方案的部分结果。 4.4.5 雨云
我们的系统还模拟了雨云较暗的基底。雨云之所以比其他低空云层更暗是因为水滴凝结得太厉害以至于大部分光线在到达我们的眼睛之前就被吸收了。 因此既然我们已经有了采样点的降水属性我们就可以利用它来人为地 增厚 云层物质。通过增加进入 BeersPowder 函数的采样密度就可以轻松完成这项任务见图 4.30。变量 p 代表降水。 图 4.31 显示了一些结果。 4.4.6 照明模型总结 综上所述我们的照明模型由四个部分组成 1 Beers law 2 Henyey-Greenstein 相位函数 3 散射概率函数糖粉效应 4 雨云吸收增益。 E 代表光能d 代表照明采样密度p 代表雨云吸收乘数g 代表我们在光照方向上的偏心率θ 代表视线与光线之间的夹角 4.5 云渲染 选择在哪里对数据进行采样以构建图像对于性能和图像质量非常重要。我们的方法试图将巨大消耗的工作限制在可能需要的情况下进行. 4.5.1 球形大气层
使用ray march进行渲染的第一部分是决定从哪里开始。当观众位于海洋等看似“平坦”的表面时地球的曲率显然会导致云层下降到地平线上。 这是因为地球是圆形的云层是球形的而不是平面的。见图 4.32。 为了再现这一特征我们的射线行进是在一个 3.5 千米厚的球壳中进行的从地球表面上方 1.5 千米处开始。我们使用球面相交测试来确定射线行进的起点和终点。当我们看向地平线时射线长度会大幅增加这就要求我们增加潜在样本的数量。这就要求我们增加潜在样本的数量。在播放器正上方我们 我们需要多达 64 步而在地平线上我们需要多达 128 步。我们的 在我们的光线行进循环中进行了多项优化使其可以提前退出因此平均采样数比这一数值要低得多。 4.5.2 Ray March 优化
我们不会每次都评估完整的云密度函数而是只评估云密度函数的低频部分直到接近云为止。在云的基本形状的边缘进行侵蚀。仅评估 密度函数的低频部分意味着只需读取一个三维纹理而不是两个这大大节省了带宽和指令数。图 4.33 展示了使用 廉价 样本在空旷空气中进行的步进以及在接近空旷空气时切换到昂贵样本的过程。在接近云层时切换到昂贵的样本。一旦有几个样本返回 零我们就返回 廉价 样本。 要在代码中实现这一点我们从零的cloud_test值开始并使用我们的采样器的布尔值true 在循环中累积密度。 只要cloud_test为0.0我们就会继续搜索云边界。一旦我们得到一个非零值我们就抑制该步骤的行进积分并继续使用完整的云密度样本。在连续六个返回0.0的完整云密度样本后我们切换回云边界搜索。这些步骤确保我们已经退出了云边界并且不会触发额外的工作。 该算法将3D纹理调用的数量减少了一半以实现最佳情况即我们在空旷的天空中步进采样。 为了计算光照我们需要在每一步光线行进中对光线采集更多的样本。这些采样的总和将用于照明模型然后在每个视图光线行进步长中按照当前视图光线的密度总和进行衰减。图 4.34 展示了光线行进中的基本光线采样整合行进。 由于我们的目标是在支持许多其他 GPU 密集型任务的游戏引擎中使用因此我们限制每个光线行进步骤的采样不超过六个。 减少光线采样数量的一种方法是只有当 光线行进到云层内部时才执行采样。这是一项重要的优化因为 光采样的成本极高。这种优化不会改变视觉效果。视觉效果没有变化。 4.5.3 锥形采样照明
测量查询点与太阳之间云层的透射率显然是找到太阳光照量的方法。然而云层中任何一点的光线都会受到光源方向周围区域光线的极大影响。可以把它想象成一个光能漏斗在我们的样本位置达到顶峰。为了确保照明模型中的比尔定律部分受到这种影响我们在一个向光源方向扩散的圆锥体中采集六个光样本从而通过将云的邻近区域包括在内来加权比尔定律衰减函数。见图 4.35。 由于采样次数少条带状的伪影会立即出现。锥形采样有助于稍微打破条带状但为了进一步平滑它我们以较低的mip级别对密度进行采样。 为了计算圆锥偏移量我们使用了-(1, 1, 1)和(1, 1, 1)之间的六个噪声结果核并在远离样本位置时逐渐增大其幅度。如果沿视图行进的累积密度超过了一个阈值我们使用的是 0.3那么我们就会将样本切换到低细节模式以进一步优化光线行进。在此阈值下视觉差异很小。 此外为了考虑到从远处云层投射到我们正在计算光照的云层部分上的阴影 我们在计算光照时会在三倍于锥体长度的距离处采集一个远距离样本。距离是锥体长度的三倍。(见图 4.36。 4.5.4 高空云 我们的方法只对低空云层进行体积渲染。高空云层使用滚动纹理表示。不过为了将它们与体积云进行整合需要在光线行进的末端对它们进行采样。对于具有三个通道的 512 * 512 纹理来说读取纹理的成本可以忽略不计。我们将风向与天气系统中的风向不同的云层制作成动画以模拟不同云层中的不同风向。(见图 4.37。 4.5.5 结果 图4.38显示了说明一天中变化时间的照明结果序列。 4.6 结论和未来工作 这种方法可以在一天中的任何时间制作出逼真、不断变化的云景完全取代了我们基于资产的云彩制作方法。这也意味着我们整个天空的内存使用量仅限于几个总计 20 MB 的纹理而不是为不同天气条件和一天中的不同时间制作多个天空穹顶和广告牌所需的数百兆字节。GPU 上的性能大约为 20 毫秒但当我们使用temporal reprojection技术构建图像时这个数字会降低 2 毫秒[Schneider 15, slide 91–93]. 内散射概率函数是基于一个思想实验得出的但我们正在对此进行进一步研究。我们计划使用Magnus Wrenninge[Wrenninge 15]使用的自然产生暗边的粗暴方法沿着光线收集数据点并开发一个更精确地适合这些数据的函数。 4.7 致谢 我要感谢 Nathan Vos、Michal Valient、Elco Vossers 和 Hugh Malan 的帮助。我还要感谢 JanBart van Beek、Marijn Giesbertz 和 Maarten van der Gaag感谢他们协助我们实现了本项目的外观目标。在实现本项目的外观目标方面提供的帮助。 此外我个人还要感谢同事们他们的工作对本报告产生了重大影响 他们的工作对本研究产生了很大影响 Trevor Thomson、Matthew Wilson 和 Magnus Wrenninge。
Bibliography参考 [Beer 52] A. Beer. “Bestimmung der Absorption des rothen Lichts in farbigen Flussigkeiten” (Determination of the Absorption of Red Light in Colored Liquids). Annalen der Physik und Chemie 86 (1852), 78–88. [Clausse and Facy 61] R. Clausse and L. Facy. The Clouds. London: Evergreen Books, LTD., 1961. [Henyey and Greenstein 41] L. G. Henyey and J. L. Greenstein. “Diffuse Radiation in the Galaxy.” Astrophysical Journal 93 (1941), pp. 78–83.
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