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GAMES202-高质量实时渲染(Assignment 2)

目录

  • 作业介绍
  • 环境光贴图预计算
  • 传输项的预计算
    • Diffuse unshadowed
    • Diffuse shadowed
    • Diffuse Inter-reflection(bonus)
  • 实时球谐光照计算

GitHub主页:https://github.com/sdpyy1
作业实现:https://github.com/sdpyy1/CppLearn/tree/main/games202

作业介绍

物体在不同光照下的表现不同,PRT(Precomputed Radiance Transfer) 是一个计算物体在不同光照下表现的方法。光线在一个环境中,会经历反射,折射,散射,甚至还会物体的内部进行散射。为了模拟具有真实感的渲染结果,传统的Path Tracing 方法需要考虑来自各个方向的光线、所有可能的传播形式并且收敛速度极慢。PRT 通过一种预计算方法,该方法在离线渲染的 Path Tracing 工具链中预计算 lighting 以及 light transport 并将它们用球谐函数拟合后储存,这样就将时间开销转移到了离线中。最后通过使用这些预计算好的数据,我们可以轻松达到实时渲染严苛的时间要求,同时渲染结果可以呈现出全局光照的效果。

PRT 方法存在的限制包括:
• 不能计算随机动态场景的全局光照
• 场景中物体不可变动

本次作业的工作主要分为两个部分:cpp 端的离线预计算部分以及在 WebGL框架上使用预计算数据部分

PRT课上最终得出的结论是对渲染方程的计算,可以先把光照和其余部分分别计算球谐展开后系数相乘(针对BRDF是diffuse的情况),所以我们只需要针对光照算球谐展开的系数,然后针对其余部分算一个球谐展开的系数,传递给顶点着色器后相乘就是顶点的着色

环境光贴图预计算

要做的就是把L(wi)项用球谐函数表示,因为球谐函数都一样,不一样的只有系数,所以只需要预计算出系数,系数求法如下,针对球谐函数的任何一项求他的系数都是算一个积分
请添加图片描述
根据作业提示,需要完成函数,输入为天空盒的6个面图片

    std::vector<Eigen::Array3f> PrecomputeCubemapSH(const std::vector<std::unique_ptr<float[]>> &images,const int &width, const int &height,const int &channel){

下面这一步是把6张贴图每个像素的方向向量都存起来了

        std::vector<Eigen::Vector3f> cubemapDirs;cubemapDirs.reserve(6 * width * height);for (int i = 0; i < 6; i++){Eigen::Vector3f faceDirX = cubemapFaceDirections[i][0];Eigen::Vector3f faceDirY = cubemapFaceDirections[i][1];Eigen::Vector3f faceDirZ = cubemapFaceDirections[i][2];for (int y = 0; y < height; y++){for (int x = 0; x < width; x++){float u = 2 * ((x + 0.5) / width) - 1;float v = 2 * ((y + 0.5) / height) - 1;Eigen::Vector3f dir = (faceDirX * u + faceDirY * v + faceDirZ).normalized();cubemapDirs.push_back(dir);}}}

接着对系数数组初始化

// 表示球谐系数的个数constexpr int SHNum = (SHOrder + 1) * (SHOrder + 1);std::vector<Eigen::Array3f> SHCoeffiecents(SHNum);for (int i = 0; i < SHNum; i++)SHCoeffiecents[i] = Eigen::Array3f(0);

最后遍历每个方向向量进行计算系数

        for (int i = 0; i < 6; i++){for (int y = 0; y < height; y++){for (int x = 0; x < width; x++){// TODO: here you need to compute light sh of each face of cubemap of each pixel// TODO: 此处你需要计算每个像素下cubemap某个面的球谐系数![请添加图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f30ab4af6a6c4b1d9ba4c82953bd31d1.png)Eigen::Vector3f dir = cubemapDirs[i * width * height + y * width + x];int index = (y * width + x) * channel;Eigen::Array3f Le(images[i][index + 0], images[i][index + 1],images[i][index + 2]);}}}

请添加图片描述
计算方法就是遍历每一个像素,通过黎曼积分的方法来说,每个像素点都对每个球谐函数的系数有贡献

        for (int i = 0; i < 6; i++){for (int y = 0; y < height; y++){for (int x = 0; x < width; x++){// TODO: here you need to compute light sh of each face of cubemap of each pixel// TODO: 此处你需要计算每个像素下cubemap某个面的球谐系数Eigen::Vector3f dir = cubemapDirs[i * width * height + y * width + x];int index = (y * width + x) * channel;// 当前像素的RGB值Eigen::Array3f Le(images[i][index + 0], images[i][index + 1],images[i][index + 2]);// 计算当前像素的面积float delta_wi = CalcArea(x, y, width, height);Eigen::Vector3d _dir(Eigen::Vector3d(dir[0], dir[1], dir[2]).normalized());//这里dir要变成Eigen::Vector3d类型// 计算当前像素点对每个基函数系数的黎曼积分求法的贡献for(int l = 0;l < SHNum; l++){for(int m = -l; m <= l; m++){SHCoeffiecents[sh::GetIndex(l,m)] += Le * sh::EvalSH(l,m,_dir)*delta_wi;}}}}}

对于作业提到的伽马矫正,可以参考我之前的博客伽马矫正

传输项的预计算

对于漫反射传输项来说,分为 unshadowed, shadowed, interreflection 三
种情况,我们将分别计算这三种情况的漫反射传输球谐系数。

Diffuse unshadowed

这种情况下渲染方程的BRDF项为常数,此时渲染方程为
请添加图片描述
Li项已经处理掉了,就剩下max()项了
请添加图片描述
作业中只需要写出transport部分在给定一个方向时的值

                if (m_Type == Type::Unshadowed){// TODO: here you need to calculate unshadowed transport term of a given direction// TODO: 此处你需要计算给定方向下的unshadowed传输项球谐函数值return 0;}

这里就只剩一个点乘和max了

                float dot_product = wi.dot(n);if (m_Type == Type::Unshadowed){// TODO: here you need to calculate unshadowed transport term of a given direction// TODO: 此处你需要计算给定方向下的unshadowed传输项球谐函数值return dot_product > 0 ? dot_product : 0;}

Indoor的数据

0.518558 0.510921 0.498186
-0.0139227 -0.0198673 -0.0233177
-0.0229861 -0.0361469 -0.0237983
0.0263383 0.0681837 0.0585552
-0.0508792 -0.0607283 -0.0570984
0.0515054 0.035726 0.0207611
0.0147266 0.0112063 -0.026747
0.00411617 0.0257427 0.0428588
0.0642155 0.0399902 0.0190308

每一行代表一个基函数的参数,可以理解为把原光照函数投影到某一个基函数后的RGB分量分别为多少

Diffuse shadowed

相对于unshadowed,就多出来一项Visibility请添加图片描述

                    // 从顶点位置发射一条光线,与场景相交说明被遮挡了if(dot_product > 0.0f && !scene->rayIntersect(Ray3f(v, wi.normalized()))){return dot_product;}else{return 0.0f;}

当定义好函数后调用了

            auto shCoeff = sh::ProjectFunction(SHOrder, shFunc, m_SampleCount);

这行代码根据SH的阶数、被展开的函数、采样数来得到展开后SH的系数
到这里 光照项和转移项都分别计算了它们的SH展开的系数并存储在txt文件中(通过跑该程序)

7905
0.213508 0.153329 0.206834 -0.0845127 -0.060769 0.144391 0.0588847 -0.0591535 -0.0178413 
0.219123 0.147477 0.190788 -0.134417 -0.0519802 0.135719 0.0171978 -0.101493 0.0164001 
0.206635 0.160885 0.201914 -0.0758193 -0.0472086 0.167402 0.0471802 -0.052247 -0.00859244 
0.185821 0.153003 0.162114 -0.119748 -0.0931989 0.143295 0.00899377 -0.0984071 -0.0184536 
0.206635 0.160885 0.201914 -0.0758193 -0.0472086 0.167402 0.0471802 -0.052247 -0.00859244 

每一行代表一个顶点的球谐展开系数。因为T部分不仅与入射方向有关,也与顶点的具体位置有关,所以每固定一个顶点,球谐展开系数都是不一样的

Diffuse Inter-reflection(bonus)

这里就需要考虑光线的多次弹射,渲染方程变成
请添加图片描述
计算一个顶点的系数时,不仅考虑到来自环境光的光照,还考虑来自别的地方弹射过来的光的影响,仿照光线追踪的写法,从着色点射出采样光线,若击中物体,则把光线反过来求出它对着色点的贡献(如果递归的写就可以求出击中物体的值,递归到最后一层就是本身着色点的值)

std::unique_ptr<std::vector<double>> computeInterreflectionSH(Eigen::MatrixXf* directTSHCoeffs, const Point3f& pos, const Normal3f& normal, const Scene* scene, int bounces)
{std::unique_ptr<std::vector<double>> coeffs(new std::vector<double>());coeffs->assign(SHCoeffLength, 0.0);if (bounces > m_Bounce)return coeffs;const int sample_side = static_cast<int>(floor(sqrt(m_SampleCount)));std::random_device rd;std::mt19937 gen(rd());std::uniform_real_distribution<> rng(0.0, 1.0);for (int t = 0; t < sample_side; t++) {for (int p = 0; p < sample_side; p++) {double alpha = (t + rng(gen)) / sample_side;double beta = (p + rng(gen)) / sample_side;double phi = 2.0 * M_PI * beta;double theta = acos(2.0 * alpha - 1.0);//这边模仿ProjectFunction函数写Eigen::Array3d d = sh::ToVector(phi, theta);const auto wi = Vector3f(d.x(), d.y(), d.z());double H = wi.normalized().dot(normal);Intersection its;if (H > 0.0 && scene->rayIntersect(Ray3f(pos, wi.normalized()), its)){MatrixXf normals = its.mesh->getVertexNormals();Point3f idx = its.tri_index;Point3f hitPos = its.p;Vector3f bary = its.bary;Normal3f hitNormal =Normal3f(normals.col(idx.x()).normalized() * bary.x() +normals.col(idx.y()).normalized() * bary.y() +normals.col(idx.z()).normalized() * bary.z()).normalized();auto nextBouncesCoeffs = computeInterreflectionSH(directTSHCoeffs, hitPos, hitNormal, scene, bounces + 1);for (int i = 0; i < SHCoeffLength; i++){auto interpolateSH = (directTSHCoeffs->col(idx.x()).coeffRef(i) * bary.x() +directTSHCoeffs->col(idx.y()).coeffRef(i) * bary.y() +directTSHCoeffs->col(idx.z()).coeffRef(i) * bary.z());(*coeffs)[i] += (interpolateSH + (*nextBouncesCoeffs)[i]) * H;}}}}for (unsigned int i = 0; i < coeffs->size(); i++) {(*coeffs)[i] /= sample_side * sample_side;}return coeffs;
}
            for (int i = 0; i < mesh->getVertexCount(); i++){const Point3f& v = mesh->getVertexPositions().col(i);const Normal3f& n = mesh->getVertexNormals().col(i).normalized();auto indirectCoeffs = computeInterreflectionSH(&m_TransportSHCoeffs, v, n, scene, 1);for (int j = 0; j < SHCoeffLength; j++){m_TransportSHCoeffs.col(i).coeffRef(j) += (*indirectCoeffs)[j];}std::cout << "computing interreflection light sh coeffs, current vertex idx: " << i << " total vertex idx: " << mesh->getVertexCount() << std::endl;}

实时球谐光照计算

这里我不展示如何跑通代码,只展示主要的逻辑点。跑通代码可以参考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/596050050

对于预计算数据使用就是在顶点着色器中,要求一个顶点的着色,就要把光照项的每一个系数与T项对应的系数相乘后相加即可

从下面代码可以看出,三个颜色通道单独计算

//prtVertex.glslattribute vec3 aVertexPosition;
attribute vec3 aNormalPosition;
attribute mat3 aPrecomputeLT;uniform mat4 uModelMatrix;
uniform mat4 uViewMatrix;
uniform mat4 uProjectionMatrix;
uniform mat3 uPrecomputeL[3];varying highp vec3 vNormal;
varying highp mat3 vPrecomputeLT;
varying highp vec3 vColor;float L_dot_LT(mat3 PrecomputeL, mat3 PrecomputeLT) {vec3 L_0 = PrecomputeL[0];vec3 L_1 = PrecomputeL[1];vec3 L_2 = PrecomputeL[2];vec3 LT_0 = PrecomputeLT[0];vec3 LT_1 = PrecomputeLT[1];vec3 LT_2 = PrecomputeLT[2];return dot(L_0, LT_0) + dot(L_1, LT_1) + dot(L_2, LT_2);
}void main(void) {// 无实际作用,避免aNormalPosition被优化后产生警告vNormal = (uModelMatrix * vec4(aNormalPosition, 0.0)).xyz;for(int i = 0; i < 3; i++){vColor[i] = L_dot_LT(aPrecomputeLT, uPrecomputeL[i]);}gl_Position = uProjectionMatrix * uViewMatrix * uModelMatrix * vec4(aVertexPosition, 1.0);
}

以R通道举例
请添加图片描述
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一行(顶点的系数)乘一列(环境光贴图系数的R通道)结果作为着色点的R通道值

请添加图片描述
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请添加图片描述
至于还有一个作业要做旋转。
我的理解是如果环境光贴图进行了旋转,其实修改的就只是环境光贴图的球谐展开的系数,其他的不会变,而且因为球谐函数的特性,很容易就能求旋转后的系数。先理解了就行

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自我吐槽 &#xff08;哭 题目传送门 SPOJ 洛谷 题目大意 让你在简单无向图上删去2条边&#xff0c;使该图联通并存在欧拉回路 输出字典序最小的一对边 思路 考虑到存在欧拉回路的充要条件&#xff0c;即 i n x ≡ 0 ( m o d 2 ) ∀ i ( 1 ≤ i ≤ n ) in_x\equiv 0 (\m…...

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定位与目标 DeepSeek R1 的推出并非 DeepSeek V3 的简单迭代,而是一次在训练范式上的大胆探索。与传统大模型主要依靠监督微调(SFT)后进行强化学习不同,R1 将重点放在推理能力和行为对齐上,尝试通过大规模强化学习直接激发模型的推理潜力。其目标是利用强化学习的反馈机制,…...

ubuntu22.04安装显卡驱动与cuda+cuDNN

背景&#xff1a; 紧接前文&#xff1a;Proxmox VE 8.4 显卡直通完整指南&#xff1a;NVIDIA 2080 Ti 实战。在R740服务器完成了proxmox的安装&#xff0c;并且安装了一张2080ti 魔改22g显存的的显卡。配置完了proxmox显卡直通&#xff0c;并将显卡挂载到了vm 301&#xff08;…...

使用python爬取百度搜索中关于python相关的数据信息

Python爬取百度搜索"Python"相关数据信息 一、准备工作 在开始爬取之前&#xff0c;需要了解以下几点&#xff1a; 百度搜索有反爬机制&#xff0c;需要合理设置请求头百度搜索结果页面结构可能会变化需要遵守robots.txt协议&#xff08;百度允许爬取搜索结果&…...

Bootstrap(自助法)​​:无需假设分布的统计推断工具

核心思想​​ Bootstrap 是一种​​重采样&#xff08;Resampling&#xff09;技术​​&#xff0c;通过在原始数据中​​有放回地重复抽样​​&#xff0c;生成大量新样本集&#xff0c;用于估计统计量&#xff08;如均值、方差&#xff09;的分布或模型性能的不确定性。 ​​…...

lib和dll介绍和VS2019生成实例

目录 lib文件和dll文件的作用dll和lib的优缺点VS2019 编译YOLOv5的dll和lib lib文件和dll文件的作用 (1)lib是编译时需要的&#xff0c;dll是运行时需要的。 如果要完成源代码的编译&#xff0c;有lib就够了。 如果也使动态连接的程序运行起来&#xff0c;有dll就够了。 在开发…...

tinycudann安装过程加ubuntu18.04gcc版本的升级(成功版!!!!)

使用的是 Linux&#xff0c;安装以下软件包 sudo apt-get install build-essential git安装 CUDA 并将 CUDA 安装添加到您的 PATH。 例如&#xff0c;如果您有 CUDA 12.6.3&#xff0c;请将以下内容添加到您的/usr/local/~/.bashrcexport PATH"/usr/local/cuda-12.6.3/bi…...

数字智慧方案5869丨智慧健康医疗养老大数据整体规划方案(76页PPT)(文末有下载方式)

资料解读&#xff1a;智慧健康医疗养老大数据整体规划方案 详细资料请看本解读文章的最后内容。 随着科技的飞速发展&#xff0c;健康医疗领域正经历着一场深刻的变革。特别是在大数据和人工智能技术的推动下&#xff0c;智慧健康医疗养老的整体规划方案逐渐浮出水面。本文将…...

使用huggingface_hub需要注意的事项

在安装huggingface_hub的时候要注意如果你的python是放在c盘下时记得用管理员模式命令行来安装huggingface_hub&#xff0c;否则安装过程会报错&#xff0c;之后也不会有huggingface-cli命令。 如果安装时因为没有用管理员权限安装而报错了&#xff0c;可以先卸载huggingface-…...

Matplotlib核心课程-2

4.1 数据加载、储存 4.1.1 从数据文件读取数据 导入支持库&#xff1a; import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 从csv文件读取数据&#xff0c;一般方法&#xff1a; pd.read_csv(../data/ex1.csv,encodinggbk) 从csv文件读取数据&#…...

友元函数和友元类

友元 友元是 C 提供的一种 打破封装 的机制&#xff0c;允许 友元函数 或 友元类 访问某个类的 非公有成员&#xff08;private/protected&#xff09;。 友元函数 友元函数 可以 直接访问 类的所有 成员&#xff0c;它是 定义在类外部 的 普通函数 &#xff0c;不属于任何类…...

5.2刷题

P1064 [NOIP 2006 提高组] 金明的预算方案 背包&#xff0b;附属品DP #include<bits/stdc.h> using namespace std; #define int long long int n, m, v, p, q; struct node{int id, v, s, f; }a[100]; int b[32010], dp[32010]; bool cmp(node a, node b){if(a.id b.…...

用VNA进行天线阻抗匹配的实例大图

比如我这天线&#xff0c;在7Mhz时不谐振&#xff0c;我进行匹配 天线的阻抗很高&#xff0c;大约是在500-1400欧&#xff0c;而等效电容电感很小。 所以我考虑使用阻抗变压器降低阻抗。 1。测试天线阻抗&#xff0c;电阻相当高&#xff0c;等效电容很小。 2。通过磁环匹配到…...

普通IT的股票交易成长史--20250502 突破(1)

声明&#xff1a;本文章的内容只是自己学习的总结&#xff0c;不构成投资建议。文中观点基本来自yt站方方土priceaction&#xff0c;综合自己的观点得出。感谢他们的无私分享。 送给自己的话&#xff1a; 仓位就是生命&#xff0c;绝对不能满仓&#xff01;&#xff01;&#…...