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编程问答

基于RadeonRays的光线追踪全局光照实现方案

發布時間:2024/8/26 编程问答 63 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于RadeonRays的光线追踪全局光照实现方案 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

基于 RadeonRays 的光線追蹤全局光照實現方案

最近半年一直在做全局光照方面的工作,陸續實現了輻射度算法和光線追蹤兩套方案,最終由于輻射度算法的局限性(只能基于漫反射)還是使用了光線追蹤的方案,是時候寫個小小的總結了。

先列一下提綱吧,希望從以下幾個方面講一講這些工作:
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  • 為什么選擇光線追蹤
  • RadeonRays 簡介
  • 實時光線追蹤與離線光線追蹤的區別
  • 光線追蹤全局光照方案的渲染管線
  • 光線追蹤方案實現過程中的經驗和教訓
  • 一些效果展示



為什么選擇光線追蹤

相信很多游戲開發者,特別是做游戲引擎的猿,會對渲染效果很癡迷,而全局光照是渲染效果呈現的一個很重要的因素,在2017GDC 中 Unity 和 AMD 發布了基于 RadeonRays 的 Progressive Lightmap 的全局光照實現方案,和 Unity 之前的 Enlighten 的方案研究對比了一下,無論在效率還是效果方面都有了很大的提升,再加上自己對于新技術的熱愛(其實是 Leader 的逼迫),有了把 RadeonRays 方案移植到我們引擎的想法。其實在這之前實現了輻射度算法的方案,但是效率和效果實在是難以忍受,所以開始光線追蹤的預研,半個多月之后居然移植過來簡單的跑通了,極大的增強了自信心,于是繼續攻克難關實現了它。后來看到報道2018GDC 中 UE4和 NVIDIA 聯合發布了實時光線追蹤的解決方案,DX 也適配了光線追蹤的渲染管線,感覺光線追蹤應該是現在的趨勢。

RaydeonRays 簡介

RaydeonRays 是 AMD 的一套光線追蹤的解決方案,它支持三個后端:OpenCL, Vulkan,以及 Embree, OpenCL 使用支持至少 OpenCL 1.2的 GPU 和 CPU,Vulkan 支持 Vulkan 1.0以上的 GPU, Embree 支持 Intel 優化的 CPU 光線追蹤設備軟件。當然,在如今 GPU 性能越來越好的時代,能用 GPU 就別用 CPU 了,我選用了 GPU 的 OpenCL 方案,當然,選它也是因為 RaydeonRays 在 Github 開源了,雖然無法照搬,但是很多東西還是可以借鑒學習的。

據 Unity 所說,使用 RadeonRays 的 Lightmap 烘培方案比之前快了10-20倍,之前需要一天才能渲完的場景現在一個小時就能渲染完了,具體是真是假我也沒實驗過。

實時光線追蹤與離線光線追蹤的區別

所謂的實時光線追蹤,就是隨著攝像機視角的變動,后端需要實時發射追蹤光線來重新計算光照信息,如果屏幕分別率很高,這個計算量是很大的,對 GPU 的性能要求是很高的,如果性能達不到游戲直接會卡死。而離線光線追蹤則不會造成這種情況,即使設置了很高的光線追蹤采樣率,很多的反射次數,無非是烘焙 Lightmap 的時間會變長,最終還是可以渲染出效果很好的的 Lightmap 供場景使用。所以現階段還是全局光照中的光線追蹤方案占主流,NVIDIA 雖然發布了新的 TURING 架構顯卡引入光線追蹤框架,但是實時光線追蹤真正進入游戲普及估計還是任重道遠(希望能很快打臉)。

光線追蹤全局光照方案的渲染管線

關于光線追蹤的基本原理,其實還是比較簡單的,簡單來說就是向場景發射 N 條光線,然后根據碰撞點的材質進行 BXDF,BRDF 的運算,然后(根據俄羅斯輪盤)再進行漫反射,鏡面反射,或者折射,如此循環直到光線逃離場景或者到達最大反射次數,最后對 N 條光線進行蒙特卡洛積分即可獲得結果。對于實時光線追蹤和離線光線追蹤,這里發射光線的方式還是有些差異的:實時光線追蹤是從視點發射光線,光線數量一般是屏幕的大小,比如屏幕是1920*1080, 則需要發射1920*1080條射線,每條射線對應一個像素點,依照需求,可能要發射多次來采樣平均得到理想的結果;而對于離線光線追蹤,每個靜態物體都要根據光照 UV 生成 M 個 Patch(數量和 Lightmap 大小有關),每個 Patch 要向法線方向的半球發射 N 條射線(數量由用戶采樣數量決定),最終對 N 條射線進行蒙特卡洛積分,得到這個物體的 Lightmap。

具體的實現過程可以參照 Unity 的實現方案,貼一個他們方案的偽代碼:
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本來想自己畫一個 PipeLine 的流程圖的,但是忽然想起之前看的 UE4的視頻中看到過類似的,就回頭找了一下直接把他們的貼上來:
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需要補充的是,對于 Miss 的光線,我做的處理是給它賦予環境球(當作天光)的顏色,而每次處理完最近的碰撞之后,需要發射陰影檢測射線以及重新計算的反射光線,二手QQ買號底層的加速結構我用的 bvh,可以加包圍盒也可以直接把三角形掛在上面。

光線追蹤方案實現過程中的經驗和教訓

因為是從一窮二白的狀態開始的,所以過程中遇到的坑實在是太多太多,很多可能都沒記錄流失了,這里就搬一下印象比較深刻,記錄在案的吧。

剛開始生成 Lightmap 是逐像素的,現在想想當時的思路是太蠢了,沒有合理運用好 GPU 的特性,后來用逐 Lightmap 的方式,效率提升了成百上千倍。

材質層開始沒搞的很明白,結果就是 Lightmap 渲染出來效果總是不理想,比如石頭邊緣會漏光等等,后來仔細看了看底層的材質算法,才算弄好了。后來又惡補了一下 BRDF 的一些算法和邏輯,感覺這方面做好還是挺不容易的,最近 Google 開源了 filament 的項目代碼,還有一些文檔,特別是對于移動端的優化寫的還是挺好的,在這里推薦一下。

隨機光線的生成,開始是用的 c++ rand 方法直接在半球生成光線,后來用了 cosineSampleHemisphere 算法,最好再加個分層采樣,比之前的效果噪點少一些。

一些并行的運算,只要能在 GPU 里面計算,盡量放到 GPU,放到 kernel 里面計算比 CPU 快的多得多,CPU 和 GPU 交互讀取數據會比較耗費性能,這方面的操作能少做就盡量少做。

還有就是材質內存方面,盡量所有物體設置成同一屬性 Instance,不然內存老是崩潰,這是底層的問題,另外在引擎客戶端方面做了一些場景物體和燈光的剔除,也有改善作用。

對于 AlphaTest,開始想了好多辦法,不想把 alpha 貼圖傳進射線檢測層,但是后來效果都不好,還是乖乖傳了 alpha 貼圖。

一些漏光問題,很多時候是因為模型 UV 劃分問題,或者 Lightmap 大小不夠,像素太少導致的。

還有噪點問題,一開始采樣燈光是用的隨機采樣,這樣燈光多了很容易出現噪點,最后直接遍歷所有燈光,這樣雖然效率方面降低了不少,但是最后噪點基本很少,用效率換效果,最后其實效率也還可以接受,這樣所有路徑最終只需要遍歷一次就夠了。

當然還有很多服務器和各種自己粗心失誤的問題,印象比較深的一次是 Github 代碼改了之后找不到原版了,下的還不是 Release 版本,幸虧 Git 比 SVN 好一些,能恢復到某一時間點之前的代碼,萬幸啊……

一些效果展示

首先貼一個木屋的測試效果:


在左側面還是可以看到光線追蹤的反射效果的。

然后嘗試渲染了一個項目比較大的場景:
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光線追蹤渲染出來的效果整體會更豐富生動一些,當然這個版本還是當時不成熟的版本,仔細看還是有些問題的。

最后貼一個受到 UE4啟發做的一個面光效果:
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面光的虛化陰影效果還是挺好的。

歡迎大家分享交流。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于RadeonRays的光线追踪全局光照实现方案的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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