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Games202(5·第9章，实时GI总结)

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作者 senlongan
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第9章

Screen Space Directional Occlusion (SSDO)屏幕空间方向遮蔽

DO

在AO中，我们假设每个p点受到的环境光都是常数，虽然AO效果更强烈，但是只是简单的让遮蔽位置整体暗一点，而不能颜色混合（现实世界中环境光是有颜色的）

DO利用了ray tracing思想，向周围发射光线，和AO相反的是，AO的 RT思想是未击打的部分可以接受间接光照，击打的部分表示被遮挡，这和DO是刚好相反的

其中DO未击打部分计算直接光照，击打部分计算被击打Q点的直接光照对p点的radiance贡献

现实的情况是AO和DO的混合，所以它们并没有矛盾

Rendering Equation分解简化

对于次级光源是哪些点，仍然用之前的做法RSM，对于渲染方程我们会将没有遮蔽的部分与遮蔽的部分分开考虑，我们只关心V == 0 的部分，因为这些点提供间接光照，但如何求得哪些patch的V == 0呢？

我们需要知道哪些次级光源对p有贡献，与AO一样的是在半球区域撒点，在屏幕空间也就是camera方向看patch的V（也就是深度值），但是V项判定是反的，如果x点比摄像机SM中pixel的depth值大，则x点提供间接光照

问题

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和AO一样由于都是在屏幕空间，仍然会出现判断错误，例如A点，我们判断为V == 0，但实际上它的patch是没有遮挡的

Screen Space Reflection (SSR)屏幕空间反射

它也可以叫做Screen space Raytracing屏幕空间的光线追踪，不需要知道3D空间中的三角形、网格、加速结构等3D信息，只需要屏幕缓冲区（也就是camera）中已有的这些信息

镜面反射

当我们看到一个光滑地面反射的场景信息，其实就是GI，因为它接受了其他场景给它的间接光照，那么如何渲染它呢？

steps：

  • 对于p点已知屏幕中的颜色、法线、深度……信息
  • 根据相机发射的ray方向，依据法线求出反射光，在场景中找到交点，得到的反射值作为p点的GI值

屏幕空间RayMarch光线步进

3d空间的raytracing,每个光线都要遍历场景中所有物体求交（虽然可以用例如BVH的空间加速结构），会很慢，屏幕空间不必每次去遍历所有物体，而是依据march方式比较深度值，相当于与camera方向看场景的一层外壳求交

沿着反射方向以一个固定的步长逐步前进，每一次获得的深度如果 > 缓冲depth，则表示找到交点停止步进, 从而投射到交点所对应屏幕上的pixel，从而获得GI信息

Hierachical ray trace层级光线追踪

RayMarch质量取决于步长的大小，步长小越精准，同时计算量也越大（每次都要做一次深度比较），我们引入一种动态决定步长的方法，它是一个加速结构，可以快速跳过不可能相交的像素

首先把场景的深度图,做一个mip-map，但这个跟平常的mip-map不一样，高一级的Mipmap存的并不是周围四个像素的深度平均，而是四个像素中深度的最小值

最小值mipmap

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最小值mipmap的思想非常类似空间数据结构，比如看这个1维表示的深度图，每个横轴格子代表一个像素，纵轴代表深度值（深度值越小纵轴值越高），

红色线为ray的深度，高度代表深度，长度表示march步进的长度（对应到了某个像素的xy），我们只看ray的终点位置是否有交点

对于LVL0每一格是一个pixel，LVL1是每两格，LVL2是每4格，比如看LVL1的12像素，由于记录的是最小值，我们取a的深度值，光线并不会和它相交，因此内部的12都不用看

求交Steps：

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  • 从lvl0第一个pixel开始，走1格，发现没有交点
  • lvl++，lvl1，在已有基础上走2格，发现没有交点
  • lvl++，lvl2，在已有基础上走4格，发现有交点
  • lvl–，lvl1，发现有交点
  • lvl–，lvl0，发现没有交点
  • lvl++，lvl1，在已有基础上走2格，发现有交点
  • lvl–，lvl0，发现有交点，求交结束

也就是如果没有交点，就去高层级，走像素格步， 如果有交点，去底层级，是否相交，

如果到达了最底层有交点，即求得交点，如果超出了像素范围 / march太长 则没有交点

问题

由于只关心屏幕的部分，当raymarch到屏幕外，不再有pixel的深度值作比较时，就得不到反射，因此会出现断层，可以通过衰减 减少违和感

IBL . PRT . RSM . LPV . VXGI . SSAO . SSDO . SSR总结

它们都是RTR实时渲染中实现GI的方法

IBL:

  • 对场景渲染一张环境贴图，以cubemap/sh存储
  • 将rendering equation分解简化，以便预计算L，F，Max……项

PRT:

  • 对场景渲染一张环境贴图，以cubemap/sh存储
  • 将rendering equation分解为入射光和传输函数两部分，
  • 预计算L，F，V，Max……项，并利用基函数存储，在运行时只需要简单的线性组合，就可以计算出p点的GI值

RSM:

  • 对每个光源渲染一张反射阴影贴图RSM，pixel存储深度，世界坐标，法线等信息，每个pixel对应的世界网格作为次级光源 ，
  • 对每个p点，投影到RSM中，从RSM中取临近像素对应的次级光源 * 权重 ，并求累加和作为p点的GI值

LPV:

  • 把3D场景划分体素，利用空间数据结构
  • 利用SM找到次级光源，并注入到体素内（一个体素可能包括多个光源），
  • 遍历体素内所有次级光源，从中心的6方向(上下左右前后)，传播radiance，接收到radiance的各自用2阶的sh表示，
  • 对于p点找到所在的体素，获得体素存储的所有radiance,即p点的GI值

VXGI

  • 把3D场景划分体素，利用空间数据结构
  • 利用SM找到次级光源，并注入到体素内，还包括输入方向和法线范围两个信息，根据材质准确算出出射方向
  • 对于p点是根据camera ray找到的，因此知道入射方向，根据p点的表面材质
    • Glossy，向反射方向追踪出一个锥形(cone)区域，对体素层级查询，找到所有与锥形相交的体素，通过体素的2个信息计算的radiance得到p点GI
    • diffuse，考虑若干cone

SSAO

  • 自定义环境光 * 以p点的法向半球内撒点作为遮挡/未遮挡因子 * 权重 计算V项

SSDO

  • 根据RSM求得次级光源的贡献值 * （乘以）
  • 以p点的法向半球内撒点作为遮挡/未遮挡（和AO相反）因子 * 权重 计算V项

SSR

  • 相机发射ray方向，对于p点，已知屏幕缓冲中的颜色、法线、深度……信息
  • 依据法线求出反射光方向，利用屏幕光线步进，在场景中找到交点，依据屏幕缓冲中的数据作为p点的GI值
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实时渲染
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