目錄

漫反射全局光照：

表面的預計算光照：

定向表面預光照：

預計算轉移（PRT）：

存儲格式：

動態漫反射全局光照：

RSM：

LPV：

基本步驟：

步驟1簡述：

步驟2簡述：

步驟3簡述：

步驟4簡述：

基于體素的方法：

VXGI：

屏幕空間方法:

高光全局光照：

IBL：

split sum approximation：

預濾波環境貼圖：

預計算BRDF：

基于體素的方法：

平面反射：

屏幕空間的方法：

SSR：

學習資料：

全局光照[1]導航：

實時高清渲染：全局光照（Global Illumination）[1]_This is MX的博客-CSDN博客_實時全局光照https://blog.csdn.net/m0_56399931/article/details/123302771

前記：前面opengl的文章內容可能得晚些更新了，因為有些效果在bgfx上面實現了，不適合放帶代碼了-------------------------------------------------------------------------------------------------------------博主：mx

漫反射全局光照：

表面的預計算光照：

預先計算的輻照度值通常與漫反射顏色或反照率映射相乘，存儲在一個單獨的紋理集。雖然從理論上講，出射度(輻照度時間漫反射顏色)可以預先計算并存儲在一組紋理中，但在大多數情況下，許多實際考慮排除了這種選擇。顏色映射通常是相當高的頻率，它們利用各種各樣的平鋪，并且它們的部分經常在模型中重復使用，所有這些都是為了保持合理的內存使用。輻照度值通常要低得多，而且不容易重復使用。將光照和表面顏色分開會消耗更少的內存。

除了最嚴格的硬件平臺外，現在很少使用預先計算的輻照度。根據定義，輻照度是針對給定法線方向計算的，因此我們不能使用法線映射來提供高頻細節。這也意味著輻照度只能為平面預先計算。如果我們需要在動態幾何上使用烘焙照明，我們需要其他方法來存儲它。這些限制促使人們尋找使用定向組件存儲預計算光照的方法。

定向表面預光照：

最常用的方法是存儲完整的球面輻照度信息，例如使用球面諧波。該方案首先由Good和Taylor在加速光子映射的背景下提出，并由Shopf等人在實時環境中使用。在這兩種情況下，定向輻照被存儲在紋理中。如果使用9個球面諧波系數(三階SH)，質量很好，但存儲和帶寬成本較高。使用4個系數(二階SH)成本更低，但很多細微之處會丟失，光照對比度更低，法線貼圖也不太明顯。Chen使用了Halo方法的一種變體，這種方法是為了以更低的成本獲得三級SH的質量而開發的。他從球面信號中提取出最主要的光，并分別以顏色和方向的形式存儲。剩余部分用二階SH編碼。這將系數的數量從27減少到18，質量損失很小。Hu描述了如何進一步壓縮這些數據。Chen和Tatarchuk提供了他們在生產中使用的基于gpu的烘烤管道的進一步信息。Habel等人提出的h基是另一種解決方案。由于它只編碼半球面信號，較少的系數就可以提供與球面諧波相同的精度。僅用6個系數就可以獲得與三階SH相當的質量。因為基只定義在一個半球上，我們需要在這個表面上的一些局部坐標系來正確地定位它。通常，由uu、參數化產生的切線幀用于此目的。如果將h基分量存儲在紋理中，其分辨率應該足夠高，以適應底層切線空間的變化。如果多個具有顯著不同切線空間的三角形覆蓋同一像素，重建信號將不精確。

球面諧波和h偏移的一個問題是它們都表現出ringing現象。雖然預過濾可以減輕這種效果，但它也可以平滑照明，這可能并不總是理想的。此外，即使是成本較低的變體，在存儲和計算方面也有相對較高的成本。在更嚴格的情況下，如在低端平臺或在虛擬現實渲染時，這種費用可能是令人望而卻步的。成本是簡單的替代方案仍然流行的原因。《半衰期2》使用自定義的半球形基礎，存儲三個顏色值，每個樣本總共9個系數。環境/高光/方向(AHD)為基礎的布局也是一個流行的選擇，盡管它很簡單。它已經被用于《使命召喚》系列和《最后生還者》等游戲中。參見圖11.23。Crytek在《孤島驚魂》中使用了這種變體。Crytek表示法由切線空間的平均光方向、平均光色和標量方向因子組成。最后一個值用于混合環境和方向組件，它們都使用相同的顏色。這將每個樣本的存儲系數減少到6個:三個值用于顏色，兩個值用于方向，一個用于方向因子。Unity引擎也在其中一個模式中使用類似的方法。這種類型的表示是非線性的，這意味著，技術上，線性插值單個組件，無論是在像素還是頂點之間，都不是數學正確的。

如果我們需要關于任意方向照明的信息，而不僅僅是在表面上的一個半球內(例如，為動態幾何提供間接照明)，我們可以使用編碼完整球面信號的方法。球面諧波在這里是很自然的。當內存不太受關注時，三階SH(每個顏色通道9個系數)是最受歡迎的選擇;否則，使用二階(每個顏色通道4個系數，這匹配RGBA紋理中的組件數量，所以一個地圖可以存儲一個顏色通道的系數)。球面高斯也適用于全球面，因為波瓣可以分布在整個球面上，也可以只分布在法線周圍的半球上。環境立方體貼圖也是一個可行的選擇。

預計算轉移（PRT）：

如果我們假設場景的幾何形狀沒有變化，只改變了燈光，我們就可以預先計算光線如何與模型交互。 物體間的效果，如相互反射或次表面散射，可以預先分析到一定程度，并將結果存儲起來，而無需對實際radiance值進行操作。 將入射光線轉化為整個場景中radiance分布的描述的函數稱為傳遞函數。 預先計算傳遞這個的解決方案稱為預先計算傳遞或預計算radiance傳遞(PRT)方法。

PRT通常采用球諧函數來存儲數據，球面諧波（Spherical Harmonics，簡稱SH）基函數是一組定義在球面上基函數。每個SH基函數由伴隨勒讓德多項式給出。

SH基函數具備一個的良好性質：正交完備性，不同的基函數之間相互正交，即有：

任何一個關于三維方向ω的函數f(ω)都可以轉換成球面函數，該函數在SH基函數Bi(ω)下的權重計算（即投影）公式為：

投影之后，再用ci權重帶入如下公式

可以對原始函數f(ω)進行復原，這個過程我們稱之為重建。

我們來看反射方程：

我們把L(i)展開，記為：

把V(i)ρ(i,o)max(0,n?i)展開記為：

帶回反射方程，得到：

再根據正交完備性，上述式子可以簡化為：

這下我們輕而易舉的知道，如果我們能夠計算出li和ti，那么反射方程結果就是這兩個乘積的和。

對于l和t的計算：

l的計算如下：

t的計算如下：

對于diffuse的BRDF，其本身與ωo無關，因此ωo無論如何變化，在預計算階段我們都可以直接忽略。但如果是glossy材質，fr是會隨著觀察視角ωo的變化而變化的！為此，對于glossy材質的BRDF，我們寫成如下形式：

即對于glossy材質，我們需要增加一個變量ωo進行打表。遍歷ωo的離散取值，為每一個不同的ωo生成一個light transport向量t(ωo)，因此glossy材質的tt是一個矩陣，矩陣規模為m×n，其中m是SH基函數個數，n是ωo離散化個數。對于glossy材質，計算最終的光照輻射率時是l向量和t矩陣的矩陣向量乘。

存儲格式：

光照貼圖是存儲預計算光照最常見的方法之一。 存儲特定類型的數據時也稱為irradiance貼圖，光照貼圖被用來統稱所有這些數據。 在運行時，GPU的內置紋理機制將會被使用。 通常是GPU中的值都是雙線性過濾的，對于某些表示可能不是完全正確的。 例如，當使用AHD表示時，濾波后的D(方向)分量在插值后將不再是單位長度，因此需要進行重新歸一化。 使用插值還意味著A(環境值)和H(高光值)并不完全是我們在采樣點直接計算的結果。 也就是說，結果通常看起來是可以接受的，即使表示是非線性的。

在大多數情況下，光照貼圖不能使用mipmapping，因為光貼圖的分辨率比典型的反照率貼圖或法線貼圖小。 即使在高質量的應用中，一個光貼圖的紋素至少可以覆蓋大約20× 20厘米的面積，通常還會更多。 使用這種尺寸的像素，額外的mip級別幾乎是不需要的。

為了在紋理中存儲光照信息，物體需要提供一個獨特的參數。當將漫反射顏色紋理映射到一個模型上時，通常網格的不同部分使用相同的紋理區域是很好的，特別是當一個模型的紋理具有一般的重復模式時。光照貼圖重用是非常困難的，光照對于網格上的每個點都是獨特的，所以每個三角形都需要在光照地圖上占據自己獨特的區域。創建參數化的過程從將網格分割成更小的塊開始， 這既可以使用一些啟發式自動完成，也可以使用工具手動完成。通常情況下，已經存在于其他紋理映射中的分割被使用。接下來，對每個chunk進行獨立參數化，確保其各部分在紋理空間中不重疊，紋理空間中生成的元素稱為圖表(charts)或殼(shells)， 最后，所有圖表都打包到一個共同的紋理中,如下圖：

光線被baking到一個場景中，光照貼圖應用到表面上。 光照貼圖使用一種獨特的參數化， 場景被劃分為多個元素，這些元素被壓平并打包成一個共同的紋理。 例如，左下角的剖面對應于地面，顯示了立方體的兩個陰影。

必須小心確保圖表不僅不重疊，而且它們的過濾足跡（filtering footprints）必須保持分離。當渲染一個給定的圖表時，所有可以訪問的像素(雙線性濾波訪問四個相鄰的像素)都應該被標記為使用過的，這樣就不會有其他圖表與它們重疊，否則，圖表之間可能會出現bleeding現象，其中一個圖表的光照可能會在另一個圖表上可見。盡管為光照貼圖系統提供一個用戶控制的“gutter”量用于燈光地圖圖表之間的間距是相當普遍的，但這種分離是不必要的。使用一組特殊的規則，可以在光照貼圖空間中對圖表進行柵格化，從而自動確定圖表的正確過濾足跡。

看上圖：為了準確地確定一個圖表的過濾足跡，我們需要找到渲染期間可以訪問的所有紋素。 如果一個圖表與四個相鄰像素中心之間的正方形相交，那么所有這些像素都將用于雙線性濾波。 紋素網格用實線標記，紋素中心用藍點，圖表用粗實線進行柵格化(左)。 我們首先將圖表柵格化為移動了半像素大小的網格，并以虛線(中間)標記。 任何接觸標記單元格的紋素都被認為占用(右)。

Greger等人提出了irradiance volume，通過irradiance環境貼圖的稀疏空間采樣表示五維(三個空間和兩個方向)irradiance函數。 也就是說，在空間中有一個三維網格，在每個網格點上都有一個irradiance環境貼圖。 動態對象從最近的貼圖中插值irradiance值。 Greger等人使用兩級自適應網格進行空間采樣，但也可以使用其他體積數據結構，如八叉樹。

存儲的樣本點irradiance函數的最常見表示包括:

• 球諧(SH)的二階和三階，前者更常見，因為一個顏色通道所需的四個系數方便地打包到四個紋理的通道。
• 球形的高斯函數（Spherical Gaussians）。
• 環境立方體或環境六面體(dice)。

irradiance volume也可以為靜態表面提供光照， 這樣做的好處是不必為光照貼圖提供單獨的參數化， 這種技術也不會產生裂縫。 靜態和動態物體都可以使用相同的表示，使兩種幾何類型之間的光照一致。 在延遲著色(第20.1節)中，體積表示很方便使用，其中所有光照都可以在一次pass中執行, 其主要缺點是內存消耗比較大。 光照貼圖所使用的內存大小與分辨率的平方成正比; 對于一個規則的體積結構，它與立方體一起增長。 由于這個原因，網格體積表示使用了相當低的分辨率。 自適應、分層形式的光照Volumes具有更好的特性，但它們仍然比光照貼圖存儲更多的數據， 它們也比有規則間隔的網格慢，因為額外的在著色器代碼中創建加載依賴，這可能導致更慢的執行。

Unity引擎使用一個四面體網格來插值一組光照探針。

從一個四面體網格中采樣的光照質量高度依賴于網格的結構，而不僅僅是probes的總體密度。 如果它們不均勻分布，產生的網格可能包含產生視覺artifacts的細長四面體。 如果用手放置probes，問題可以很容易地糾正，但這仍然是一個手動過程。 四面體的結構與場景的幾何結構沒有關系，所以如果處理不當，燈光將會在墻壁上插入并產生bleading artifacts，就像irradiance volume一樣。 在手動放置probes的情況下，可以要求用戶插入額外的probes以防止這種情況發生。 當使用自動放置probes時，可以在probes或四面體上添加某種形式的可見性信息，以將其影響限制在相關區域。

對靜態和動態物體使用不同的光照存儲方法是一種常見的做法。 例如，靜態網格可以使用光照貼圖，而動態對象可以從體積結構中獲得光照信息。 雖然很受歡迎，但這種方案可以在不同類型的幾何形狀之間創建不一致的外觀。 其中的一些差異可以通過regularization來消除，在regularization中，光照信息在表示中被平均。

動態漫反射全局光照：

盡管預計算光照可以產生非常好的效果，但它的主要優點也是它的主要缺點——它需要預計算， 這種離線流程可能會很長。 在典型的游戲關卡中，光照baking需要花費數小時的時間。 因為光照計算需要很長時間，美工通常被迫同時處理多個關卡，以避免等待baked完成時的停工時間。 這反過來又會導致用于渲染的資源負載過大，并導致bakiing時間更長。 這種循環會嚴重影響生產力并導致挫敗感。 在某些情況下，甚至不可能預先計算光照，因為幾何圖形在運行時發生變化或在某種程度上由用戶創建。

Tabellion和Lamorlette表明，在許多情況下，一次bounces就足以產生令人信服的結果。 這是一種離線方法，但它啟發了Dachsbacher和Stamminger的一種方法，即反射陰影貼圖(RSM)。

類似于常規陰影貼圖，反射陰影貼圖是從光線的角度渲染的。 除了深度之外，它們還存儲了其他有關可見表面的信息，如反照率、法線和直接光照(通量)。 當執行最后的著色時，RSM的像素被當作點光源來提供間接照明的單一bounce。 因為一個典型的RSM包含成百上千個像素，所以使用重要性驅動的啟發式只選擇其中的一個子集。 Dachsbacher和Stamminger后來展示了如何通過反射過程來優化該方法， 即不是從RSM中為每個著色點選擇相關的像素，而是基于整個RSM和屏幕空間中的splatted創建一些燈。

該方法的主要缺點是它不能為間接照明提供遮擋, 雖然這是一個近似，但結果看起來是可信的，并且在許多應用程序中是可接受的。

為了達到高質量的效果，并在光傳輸時保持時間穩定，需要創建大量的間接光。 如果創建的太少，它們往往會在RSM重新生成時迅速改變它們的位置，并導致閃爍現象。 另一方面，從性能的角度來看，過多的間接光源是一個挑戰。 Xu描述了該方法是如何在《神秘海域4》中執行的。 為了保持在性能限制范圍內，他在每個像素上使用少量的光，但是在幾個幀上循環使用不同的光集，并暫時過濾結果，如圖：

人們提出了不同的方法來解決間接遮擋的不足。 Laine等人使用雙拋物面陰影貼圖作為間接光源，但將它們增量地添加到場景中，因此在任何一幀中只有少量的陰影貼圖被渲染。 Ritschel等人使用簡化的、基于點的場景表示來渲染大量不完美的陰影貼圖。 當直接使用時，這樣的貼圖很小，包含很多缺陷，但經過簡單的過濾后，提供了足夠的保真度，為間接照明提供適當的遮擋效果。

RSM：

這里講一下RSM。

基本思想：

在第一個Pass，RSM算法需要記錄哪些場景面元被直接光照照亮，將這些被直接光照照亮的面元幾何信息和著色信息存儲記錄下來；所以第一個pass會從光源視角渲染整個場景

在第二個Pass，根據前面得到的直接光照照亮面元的信息，計算這些面元對其他場景物體的光照。

這里計算其實是rsm比較難想的一個地方，后面會專門出一期講各種全局光照算法的文章，到時候再細講。

LPV：

基本步驟：

• （1）直接光照的信息生成；
• （2）將直接光照得到的虛擬光源注入到三維體素網格中；
• （3）體素網格之間的輻射率擴散、傳播；
• （4）根據傳播得到的輻射率進行間接光照的計算。

步驟1簡述：

在步驟(1)中，LPV算法從光源的角度渲染整個場景，然后將深度信息、頂點位置、法線向量和反射通量保存到貼圖紋理當中。

步驟2簡述：

在步驟(2)時，創建一個三維的體素網格（3D紋理），然后根據貼圖的信息，將有幾何體的貼圖像素當作一個虛擬光源，根據貼圖上存儲的頂點位置找到其對應的體素格子，將反射通量注入保存到這個體素格子中，從而完成虛擬光源注入的過程。

每個體素網格的中心可以看成是一個點光源。但值得注意的是，格子中心的點光源并不是向所有方向均勻輻射的！因為在注入階段，格子中心僅僅在某些方向被注入了虛擬光源。因此，為了描述格子中心向不同方向的輻射情況，LPV采用了球面諧波函數來描述其球面方向上的輻射率分布情況。

LPV論文的作者采用了前兩階（也就是前四個）球面諧波函數來存儲格子中心的輻射率分布。

步驟3簡述：

步驟(3)的體素格子之間的輻射率傳播采用迭代擴散的方式進行。在每一次迭代過程中，每個體素格子向與其直接相鄰的格子傳播輻射率（下圖所示，三維情況是6個相鄰格子）。依次迭代下去，直到一定的迭代次數，論文實踐表明4次的迭代能夠取得不錯的效果。

步驟4簡述：

最后的步驟（4）其實不言自明。在計算過程的時候，找到著色點對應的體素格子，從中取出球面諧波的權重系數，還原出給定方向上的輻射率，完成間接計算的過程。

基于體素的方法：

VXGI：

場景體素化：

基于GPU的三維體素化大致思想就是：首先計算出需要體素化模型的AABB包圍盒，然后將模型投影到AABB包圍盒的某個平面上，經過渲染管線的光柵化插值操作，我們可以在片元著色器得到每個像素點對應的世界空間的頂點坐標，根據這個頂點坐標標記三維空間數組（這個三維空間數組就是根據體素劃分的空間序列）的相應位置，最后在CPU端讀出這個三維空間數組，若當前的數組位置有標記，則將該數組位置對應的立方體作為一個體素。可以看到，整個流程思路非常清晰，但是還需要借助一些手段修正算法存在的缺陷，修補方法這里就不多講了。

直接光照pass:

生成了3D體素紋理之后，緊接著的步驟是直接光照的Pass。直接光照Pass可以直接借用RSM機制來實現，即從光的視角來渲染整個場景，將直接光照的數據存儲到貼圖中，然后再將貼圖里面的直接光照數據注入到場景體素化的3D紋理當中。然后再為這些3D紋理生成Mipmap，如下圖所示（Clipmap本質上就是在Mipmap的基礎上加了個裁剪范圍，使得顯存只需要加載每個Mipmap層次的一部分，這里不細說）

間接光照pass:

間接光照Pass是從攝像機的角度渲染整個場景，并根據上面的Mipmap結構對場景發射射線進行追蹤來計算間接光照部分。這里發射追蹤的射線是具有一定角度的圓錐體。但圓錐體也并不是真正意義上的圓錐體，而是由不同level的體素拼接而成的類錐體的形狀，如下圖所示，從近到遠，體素的大小逐漸增大。

VXGI可以實現非常驚艷的全局光照效果，但是它的缺點也顯而易見：3D紋理太過耗費顯存，體素化的精度決定了光照精度，而且也存在一些漏光的artifact現象。

屏幕空間方法:

漫反射的屏幕空間方法主要有ssao，ssdo，基于raymarching的ssgi吧

ssao和ssdo的區別主要是ssdo對于每一個采樣點p，對比該采樣點的深度與該采樣點對應到的深度貼圖上的深度，如果采樣點被遮擋了（深度值大于貼圖上的深度值），那么就計算遮擋位置的直接光照信息作為p點的間接光照（例如A點對應的橙色點），而ssao這一部分僅僅計算遮擋值。

SSDO當然也不是物理準確的，上圖的最右邊圖片所示，A點對應的z1點并不會對p點產生間接彈射的貢獻，但是他缺取用了。并且，采樣的半球半徑限制了彈射范圍，只有在半球半徑范圍內的點才會被考慮進來，因此不會渲染超過一定范圍內的間接彈射效果。最后需要注意的就是，SSDO是基于屏幕空間的，因此它所有的間接光照信息都來源于當前攝像機能夠看到的，對于那些看不到的面元，自然也就不會貢獻間接光照的效果。

高光全局光照：

IBL：

這里只講述ibl的鏡面ibl反射項

split sum approximation：

我們將反射方程分割成這樣

預濾波環境貼圖：

split sum之后的方程左邊稱為預濾波環境貼圖。它類似于輻照度圖，是預先計算的環境卷積貼圖，但這次考慮了粗糙度。因為隨著粗糙度的增加，參與環境貼圖卷積的采樣向量會更分散，導致反射更模糊，所以對于卷積的每個粗糙度級別，我們將按順序把模糊后的結果存儲在預濾波貼圖的 mipmap 中。例如，預過濾的環境貼圖在其 5 個 mipmap 級別中存儲 5 個不同粗糙度值的預卷積結果，如下圖所示：

表面越粗糙則反射得越模糊得現象其實涉及到一個反射波瓣的問題，所以的反射波瓣就是反射光線的分布范圍。如下圖5所示，對于一個光滑的完美鏡面，其反射波瓣就是反射向量，越粗糙則反射波瓣越大，且基本上都是以反射向量為中心。

所以我們需要做重要性采樣。 為了加速蒙特卡洛積分方法的收斂速度，Epic Games公司提出使用超均勻分布序列（Low-discrepancy Sequence）——Hammersley序列。相對于普通的偽隨機數，Hammersley序列的隨機數分布更加均勻，如下圖6所示，將其應用到蒙特卡洛采樣能夠提升收斂速度。

然后我們需要將這個二維的序列轉換成我們對半球方向的三維采樣，同樣我們利用球面坐標和笛卡爾坐標之間的關系，首先將Hammersley序列xi=(u,v)T∈HN映射到(?,θ)，然后轉換成笛卡爾坐標下的向量形式。一個均勻映射和一個余弦映射公式如下：

我們將結合之前PBR提到的法線分布函數，法線分布函數給定一個法線向量，它返回微平面法線與給定法線朝向一致的分布概率。Trowbridge-Reitz GGX法線分布函數的數學定義為：

我們將法線分布函數與余弦映射結合起來做重要性采樣：

然后根據上面的知識我們就能夠計算預濾波環境貼圖，后面就不多講了。

預計算BRDF：

這部分實際上就比較簡單，我們把各種情況的BRDF存到一張紋理上，這個紋理通常被稱作lut。這張紋理的u坐標為粗糙度，v為cos(n*l)，我們輸入這兩個值就能夠獲得對應的brdf結果。

但是原始的brdf函數積分基于三個變量，cos(n*1)，粗糙度，F0（菲涅爾方程輸入的基礎值），我們需要簡化一下這個方程：

將Fresnel-Schlick 近似公式替換右邊的F，可以得到：

在簡單拆分一下：

這樣我們就能夠構建基于n?ωo和粗糙度roughness的二維查找表了，在實現中，我們通常渲染屏幕空間大小的四邊形，遍歷n?ωo和粗糙度的所有取值，計算上述公式的兩項積分的結果，存儲為紋理的像素值vec2（左邊積分結果，右邊積分結果）。

基于預濾波環境貼圖和預計算的BRDF，我們很容易得到IBL的高光反射項了。

基于體素的方法：

我們考慮VXGI的高光反射項，在VXGI的慢反射項中我們需要對各個方向都做體素追蹤，但是對于高光反射項我們只需要對反射方向做體素追蹤，然后在這個方向上做光照計算就可以。

平面反射：

平面反射最主要的是做在平面的對稱另一側做一個虛擬相機，然后渲染一次場景，把結果作為一張render texture，然后我們可以把這張render texture作為全局光照的高光反射項，通過矩陣變換來求出著色點需要采樣的位置。做這個方法需要做一個合適的裁剪面，因為在反射面的遠側(即后面)的物體不應該被反射，這個平面的近平面應該與平面重合。

屏幕空間的方法：

SSR：

基本思想：

ssr的基本思想比較簡單，根據gbuffer里面存儲的數據，取每個fragment然后計算出reflect方向，然后以這個fragment位置和reflect做ray的origin和dir，做raymarching，如果打到物體則做光照計算作為間接光照。

著重講一下raymarching部分，每一次光線步進，我們都會做一次相交判斷。相交判斷的邏輯為：將當前的步進點pp的深度值與pp點對應的深度貼圖上的深度值進行大小判斷，如果pp點的深度值大于深度圖貼圖上的深度值，那么就說明當前步進的點落到某個場景表面之下，這時就發生了相交。最為Naive的光線步進就是Linear Ray-marching，也就是每次步進一小段固定的距離。

問題：

光線步進是在三維世界空間做的，所以每一次都要把步進的點投影到屏幕上。但是在三維空間做固定長度的光線步進，投影到屏幕上步進的間隔并非均勻的。這就會出現兩個問題，遺漏采樣和重復采樣。看下面這個圖：

左圖越紅代表重復采樣的次數越多，右圖表示均勻采樣。

解決方法：

可以把處理全部都轉化到屏幕空間中，即對于線段起始點 Q0 和結束點 Q1 （ Q0，Q1 是世界空間的點），首先將其轉換到屏幕空間中得到點 H0，H1 （屏幕空間中的點是二維點只有 x，y 分量）。如此一來對于點 Q0，Q1 就可以借助DDA畫線算法的思想來進行采樣（原本的畫點操作就變成了采樣操作）。這樣的好處就在于絕不會重復采樣，也保證會連續采樣。

注意：由于在屏幕空間進行Ray Marching丟了 Z 值信息，無法進行深度比較，因此還需要單獨保存當在屏幕空間從 H0 變化到 H1 的 Z 值。

學習資料：

核心：《Real-Time Rendering》 Chapter 11 Global Illumination

1.理論 - LearnOpenGL CN

2.【《Real-Time Rendering 3rd》 提煉總結】(八) 第九章 · 全局光照:光線追蹤、路徑追蹤與GI技術進化編年史 - 知乎

3.蒙特卡洛積分 - 知乎

4.從NDC（歸一化的設備坐標）坐標轉換到世界坐標的數學原理 - 愛碼網

5.法線貼圖 - LearnOpenGL CN

6.11.5 漫反射全局光照 - 知乎

7.高質量實時渲染：實時環境光 | YangWC's Blog

8.Global Illumination_Screen-Space Ray Tracing(SSR)_沉默的舞臺劇的博客-CSDN博客

總結

以上是生活随笔為你收集整理的实时高清渲染：全局光照（Global Illumination）[2]---漫反射/高光全局光照的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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