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GAMES202 笔记-实时基于物理的材质PBR：Physical-BasedRender，基于物理的渲染，渲染中的任何事都应该是基于物理的，包括材质、光照、相机(透镜成像)、光线传播等。由于性能限制，RTR中说的PBR严格来说并不一定是PBR。

RTR中的PBR材质：

菲涅尔项

有多少能量被反射取决于入射光的角度，当入射方向接近掠射角度的时候，光线是被反射的最多的。根据导体与绝缘体的区别，反射率随视角的变化有

港股

很大不同。

菲涅尔项要综合考虑光线的s极化和p极化，为此需要知道两种介质的折射率以及入射角和折射角。实时渲染中常常用Schlick近似来近似表述菲涅尔项。

法线分布

法线分布函数（NormalDistributionFunction，NDF）通过法线分布来描述不同微表面的法线朝向，从而描述微表面是否光滑。当法线分布比较集中，则会得到更Glossy的结果；如果法线分布比较分散，则会得到更Diffuse的表面。有常用的一些模型来描述法线分布（Beckmann模型、GGX模型、其他模型等）

主要介绍Beckmann和GGX两个模型。

-BeckmannNDF

作为NDF函数，自然描述的是微表面法线分布的集中程度，描述微表面上法线为（宏观上为入射光和出射光的半程向量）方向的概率的函数，可以是半球上任意方向（取决于宏观的入射光和出射光），描述这一方向对应的值是多少，需要NDF计算。

-GGXNDF

与Beckmann形状类似，但是与Beckmann相比有个明显的优点，GGX更加长尾，比Beckmann高光更柔和。

几何项

另一个名称是ShadowingMasking项。解决的是微表面的自遮挡问题，尤其在视角越靠近掠射角度下，自遮挡项越关键。

自遮挡可以分为两种情况：挡住入射光线，被称为阴影（Shadowing）；挡住出射光线，被称为遮蔽（Masking）。

Kulla-Conty估计方法就是通过经验来补足多次反射丢失的能量。

这里假设任何方向入射的光线亮度

老式平底锅清洗妙招图解

为1（也就是渲染方程的光线项为1），假设BRDF是各向同性的。最终积分结果的含义是，在所有的光线亮度均为1的情况下，经历了光线1次弹射后（也就是直接光照然后反射）射出的总能量是。那么丢失的能量就是。

我们也可得知，不同出射方向积分得到的值是不同的，因此不同观察方向损失的能量就是。考虑BRDF的可逆性，除了考虑出射方向，还要考虑入射的方向（也就是要考虑入射丢失的和出射丢失的），同时乘归一化量，得到我们需要设计的BRDF为，要求将这个BRDF积分后，要等于恰好等于丢失的能量。

这么设计BRDF的原因是因为简单直观，我们保留下需要求出来的积分值,并且考虑由于BRDF可逆性的另外半边的，剩下的部分我们写成一个常数c不去管他，只要求BRDF积分恰好等于丢失能量即可，当然这个c是可以求出来的：

那么，我们就得到了损失能量的BRDF：

如果我们要检验一下我们得到的BRDF形式是否正确：

此时依然有问题出现

当单次反射的BRDF是有颜色的，意味着能量发生了吸收，能量消失是应该存在的，一次反射的能量与多次反射的能量积分不为1了。

Kulla-Conty方法也考虑这种情况：先考虑没有颜色的情况，然后再考虑由于颜色吸收引起的能量损失。为此需要定义平均菲涅尔项，表示了不考虑观察方向的情况下，菲涅尔项的平均值。等价于，不管入射角多大，平均每次反射会有多少能量反射。

最终累加会得到颜色项，将这个颜色项乘到不考虑颜色的BRDF上，从而得到有颜色的时候除去吸收能量外应该补足的能量。

能帮助计算微表面下的着色问题，但是有条件：主要是GGX法线分布、不考虑阴影、统一亮度的多边形光源下。

多边形光源照明在理论上不难实现(采样方法)，但这在实时渲染领域有两个挑战：首先，积分球面多边形上的分布是一件困难的事，或有巨大开销，或不存在解析解；其次，基于物理的材质模型拥有一个复杂的分布，包含粗糙度、各向异性划痕和倾斜度等基于物理的特性。

主要思路：任意2D的BRDF积分瓣能被转换成余弦分布（一种新的球面分布），那么原本光源的形状也能会随之变化，变换后的光源照亮变换后的BRDF和变换前是等价的。

为什么这么做：对于任意的BRDF和任意的光源，计算渲染方程的积分不好计算，但经过变换后，问题转换成了在固定的余弦下对于任意的多边形光源进行积分的问题。这样的积分问题是有解析解的。

核心方法：

原因：微表面模型无法描述更多的真实材质，微表面模型对艺术家不友好。

目的：并不要求物理上准确，但是对艺术家友好，但还会把迪士尼原则的BRDF认为成PBR

好处/坏处：好懂、好控制，参数空间大，能表现宽泛的材质模型，开源的实现，但不是基于物理的。

具体详见：毛星云《PBR白皮书》

NPR=（快速地、可靠地）风格化。NPR的目的是为了制造一种艺术化的效果，从而使得渲染结果虽然远离真实感，但是有自己独特的风格和特点，且能够清晰地完成想要的表达。NPR通常是一些轻量级的处理，一般是在shader中做一些简单但是很聪明的处理从而完成风格化.。

从真实渲染出发->抽象->强化重要的部分

NPR在艺术、渲染可视化、指示说明、教育、娱乐等领域应用广泛。

最后总结：NPR最重要的过程是艺术风格分析的过程，是一个艺术翻译的过程。

简单介绍了一些效果的做法。

描边效果

首先为模型的各个边缘分类和定义。B是面的边缘，C是折痕，M材质交界，S要被多个面共享的C。

大色块效果

表面风格化

例如想要获得素描风格化效果，可以选择的步骤是：

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1、关闭游戏进程，打开此电脑。

2、在此电脑页面点击文档。

3、找到RockstarGames文件夹。

4、找到SocialClub文件夹。

5、右键点击此文件夹，点击删除。

6、

白茶药理作用的主要成份

切换一下加速器节点，重新启动游戏即可。

GAMES202 笔记-实时光线追踪RTX是一种硬件架构，能够更方便的追踪光线。每秒能处理10G的光线(指一个像素的样本，sampleperpixel)，但并不是全程算力都在处理光线，还会做降噪等工作。所以在RTRT中，我们只能做到1SPP的光追精度。

RTRT在做什么：阴影、反射和镜面反射、环境光遮蔽、全局光照（光线追踪适合做的事）

RTX处理的反射情况非常多，因为glossy的表面更容易做RTRT，diffuse倒更复杂

路径追踪是基于蒙特卡洛积分的方法，本身会产生噪声，采样的样本越多噪声越小，RTRT使用了1SPP的方法，会产生非常大的噪声。所以RTRT的核心技术是降噪，如何从噪声图生成清晰的图。

降噪目的是：在1SPP的前提下，进行降噪，达到画面质量要求（没有过模糊，没有artifacts，保留了所有细节），并高效处理。

使用切边滤波系列（SF，AAF，FSF，MAAF）、离线滤波方法（IPP，BM3D，APR）、深度学习，等降噪方法对RTRT降噪不可能。

G-buffer

G-buffer：几何缓冲区：在渲染的过程中获得的免费的屏幕空间信息，比如逐像素深度、法线、世界坐标、直接光照结果、反照率kd等等。是屏幕空间的信息。也可以都各自保存进gbuffer中，方便后续使用。

是工业界常用的解决方法。关键思路：假设前一帧被降噪完毕，并假设帧与帧间的连续性。使用motionvector寻找前一帧的位置，将前一帧的结果复用。相当于增加了SPP。

motionvector：描述了屏幕空间中的物体在帧与帧之间运动的相对位置（上一帧像素对应的片元，与下一帧该片元对应的像素位置的相对移动）

BackProjection

要找到当前帧某一像素的内容，对应上一帧哪个像素，BackProjection就是求解motionvector的方法。

时域滤波的问题：

解决方法：主要是clamping和detection。

上文介绍了如何实现时域滤波，在时域滤波前我们会对1SPP的图像进行一次空间域的滤波，这次空间与的滤波可以有效地把原图降噪。

空间域滤波最常用的方法是使用基于距离的高斯滤波核进行滤波。这种滤波考虑的部分大概是范围内对中心像素有贡献。

我们在对原图进行滤波时，要首先明确：不是所有的高频信息就全是噪声，当然也不是低频信息中就没有噪声。于是我们需要保留有用的高频信息。

双边滤波基于一个观察：当此处颜色变化非常剧烈，我们认为是边界。

所以双边滤波的思路是：找到一个保留边界的方法——如果像素与像素的颜色差异非常大，就让像素贡献少一些；仅仅向滤波核添加一些控制的方法就可得到。

我们可以看到：高斯滤波提出了一个滤波标准，即两像素之间的距离；双边滤波提出了两个滤波标准，即像素位置距离和颜色距离；那么我们也可以使用更多的特征来帮助滤波。由此而提出的联合双边滤波是非常适用于RTRT下的滤波。

使用G-buffer，作为新的标准帮助滤波。因为G-buffer是完全没有噪声的，G-buffer在光栅化过程中生成，和光线多次弹射无关。联合双边滤波还可以考虑其他的标准，每一个标准的σ和μ都可以单独考虑，滤波的阈值（多大距离算大）也可以主观设置

例如下图中：AB之间深度差距过大，BC间法线差距过大，DE间颜色差距过大

还有一个问题：我们滤波过程中所用的滤波核是NxN大小的，对于每个着色点的滤波都要遍历它NxN范围内的邻居，开销很大。对于小滤波核来说可以接受，但是对于大滤波核，开销巨大。

对于大滤波核有两种加速滤波的办法：

由于outlier的亮度会非常大，导致滤波后它的亮度会贡献到周围点，形成块状亮斑，所以要在滤波前将outlier检测并剔除。但是由于outlier的结果也是合理的，剔除outlier导致能量不守恒，但是RTRT领域为了效率只能这样做。

在讲述高斯滤波和双边滤波时提到，我们需要判断高频信息属于噪声还是图像信息，保留有用的高频信息。

SVGF与在时空上降噪的方法差不多，SVGF增加了偏差分析和其他的技巧。

主要思想：SVGF是一种联合双边滤波

它通过三个因素指导滤波：

通过循环神经网络在时域上，基于Gbuffer和1SPP的渲染图，从而计算降噪的渲染图。

好了，关于games 202和games 2022的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！