引言

在計算機圖形的世界中，光柵化是一個至關重要的過程，它將矢量圖形轉換為位圖。位圖，也稱為光柵圖像，是由像素（圖像的最小組成單位）組成的，而矢量圖形則由點、線和曲線等幾何圖形構成。

矢量圖形與位圖概述

矢量圖形

矢量圖形是通過數學方程定義的。它們由一系列點、線和曲線組成，這些點、線和曲線可以根據需要進行縮放和旋轉而不失真。矢量圖形通常用于創建徽標、圖標和字體，因為它們可以保持清晰度，無論顯示在多大的尺寸上。

位圖

位圖由像素組成，每個像素都包含顏色和透明度信息。位圖的分辨率通常以每英寸像素數 (PPI) 為單位。分辨率越高，圖像越清晰，但文件大小也越大。位圖通常用于照片和復雜圖像，因為它們可以準確地表示現實世界的圖像。

光柵化過程

光柵化過程將矢量圖形轉換為位圖。它涉及以下步驟：

1. 裁剪

矢量圖形的邊界被裁剪成一個矩形。

2. 采樣

矢量圖形在矩形內部以定期間隔進行采樣。在每個采樣點，矢量圖形的幾何形狀和顏色信息被計算出來。

3. 抗鋸齒

抗鋸齒是一種技術，用于減少像素化和鋸齒感。它通過混合相鄰像素的顏色來平滑圖像的邊緣。

4. 生成位圖

最后，采樣數據被組織成一個位圖，每個像素包含顏色和透明度信息。

影響光柵化質量的因素

光柵化質量受以下因素影響：

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光柵化的介紹

光柵化是一種將二維圖像轉化為位圖圖像的技術。

詳細解釋如下：

光柵化是一種圖形處理技術，主要應用于計算機圖形學和游戲開發中。 它通過特定的算法將二維圖像或者三維模型的渲染結果轉化為位圖圖像。 這一過程涉及到像素級別的處理，即將連續的圖像信號離散化，以便于在計算機屏幕上顯示。 在光柵化的過程中，圖像中的各種元素如線條、形狀和色彩等都會被轉換為像素的排列組合，從而形成了可以在屏幕上顯示的圖像。

光柵化的主要目的是提高圖像的清晰度和逼真度。 通過光柵化，可以將矢量圖形轉換為位圖圖像，使得圖形的細節更加豐富多彩。 此外，光柵化還能夠優化圖像的顯示效果，使其更加符合人眼的視覺感知。 在計算機游戲領域，光柵化的技術對于實現高質量的游戲畫面和流暢的游戲體驗至關重要。

光柵化的過程涉及到多個步驟，包括渲染管線中的頂點處理、圖元裝配、光照計算等。 在頂點處理階段，圖形的頂點坐標會被轉換為屏幕上的像素坐標。 接下來，圖元裝配階段會將頂點連接起來形成圖形元素。 然后，在光照計算階段，根據光照模型計算每個像素的光照信息。 最后，通過紋理映射和像素著色等步驟，完成最終的光柵化過程，生成可以在屏幕上顯示的位圖圖像。

總之，光柵化是一種將二維圖像或三維模型轉化為位圖圖像的技術，廣泛應用于計算機圖形學和游戲開發中。 它通過特定的算法和步驟，將連續的圖像信號離散化為像素的排列組合，從而實現了高質量的游戲畫面和逼真的圖像效果。

大世界技術淺析——超遠視距與剔除(3)

深入探索大世界的技術奧秘：超遠視距與剔除的藝術

在大世界構建中，剔除（Culling）是關鍵的技術手段，它旨在降低GPU的計算負擔，通過智能算法在渲染過程中篩選出對畫面影響有限的物體。 早期階段，Culling的精度更高，主要在光柵化前后和像素著色前的時機起作用，由GPU自主執行，策略多樣，從場景分塊到物體、三角形乃至像素級別的細節考量。

在數據導向設計(DOP)的趨勢中，場景組織采用線性數組和結構化數據存儲（SoA），如SceneGraph和Octree/Quadtree結構，它們在Culling策略中扮演著重要角色。 例如，Frustum Culling通過評估物體與視錐體的交集，只渲染可見區域，適用于各種幾何體的高效處理，時間復雜度為O(n)。

Distance Culling則針對距離閾值，對遠處物體進行剔除，適合處理大面積和過度渲染的場景。 Screen Size Culling則基于屏幕投影面積，快速處理小物體，與Distance Culling結合使用，進一步優化效率。

PVS（Potentially Visible Set）是離線計算的高級剔除方法，通過劃分場景并存儲網格可見性，提供近乎實時的查詢，但內存消耗大。 為了優化PVS，可以調整網格劃分策略，減少不必要的數據存儲，例如針對地形和可達區域進行精準篩選。

Hi-Z Culling采用兩步剔除，結合Hi-Z map進行深度處理，減少GPU與CPU之間的數據傳輸，但應對高速運動場景時可能存在問題。 相比之下，Software Occlusion Culling (SOC)在CPU上進行深度對比，提供了更佳性能，而Hardware Occlusion Culling (HOC)盡管在GPU上執行，但效率較低，使用較少。

Portal Culling，類似于Frustum Culling，通過場景中的孔洞進行視錐裁剪，適用于室內或室內外場景過渡，但不適用于開闊的野外環境。 在物體層面，Mesh Cluster Culling將Mesh分解為簇，結合Backface Culling等算法，可以進一步細化Culling策略，如逐三角形Screen Size Culling和Cone加速計算。

硬件級的Viewport Culling和軟件中的Pre-Z剔除Alpha Test密集區域，都在客戶端層面為優化性能做出了貢獻。 然而，接下來的討論將轉向游戲服務器和同步基礎技術，深入剖析這些技術如何在實際游戲運行中發揮作用。

通過這些精心設計的剔除策略，大世界的復雜度得以有效控制，為玩家帶來流暢的視覺體驗，展現出技術與藝術的完美融合。

經常聽說顯卡的加速，這個加速到底是什么概念？

入門篇 ---- 圖形加速 之 圖形首先，我們先來咬文嚼字：圖形加速卡。 就是用來加速圖形處理的一張擴展卡。 所謂的圖形處理是什么呢？純文本時代的電腦，那一行一行的命令和文字，不叫圖形處理。 :-P 圖形和文本是電腦輸出給人們“看”的兩樣東西。 一、文本，被遺忘的時代真正的文本處理呢，很不幸在 DOS 之后已經被完全淘汰了。 所以沒有什么“文本加速卡”之流的東西，是因為現在的顯卡，即使完全沒有文本處理的功能，也能在 Windows 下正常的工作。 到這里，也許有人要問了：Windows 里的文字，不是“文本”嗎？答案是：對你來說，它是。 可是對電腦來說，它就不是文本了。 Windows 里的文本，也是圖形。 那些文字是被 Windows “畫”出來的。 打開控制面板里的“字體”，你看到了什么？種類繁多的字體是吧。 這些都不是存放在顯卡里的，而是在硬盤上。 當 Windows 接收到在窗口上打印一行字的命令的時候，它會調度“畫”字程序，從硬盤里讀出字體，然后畫到屏幕上來。 現在就明了了：Windows 的界面是完全基于圖形的。 所以圖形加速卡對于 Windows 來說是十分重要的。 好了，現在，讓我們忘掉“文本”吧！ -_- 二、圖形的定義，像素及其他再來看圖形的定義。 圖形在 電腦里有兩種截然不同的定義。 第一種叫 光柵圖形(Raster Graphics)，第二種叫 矢量圖形(Vector Graphics)。 所謂的“光柵圖形”，每個電腦玩家都有廣泛的接觸。 你現在打開 Windows 的“畫筆”程序，隨便畫幾個圓，幾條線，圖幾塊色，然后把你得圖放大 8 倍(這個不用我指導你做吧？！) 你看到了什么？是不是由一個一個的小方塊組成了你的圖形？每一個小方塊，被稱作一個像素“Pixel”。 也就是說，你的圖形是有小小的像素們組成的。 盯著一個像素，你發現了什么？對了！一個像素只有一種顏色！( #%@#%^@)。 而懂一點色彩學的人，都應該知道，光是由 紅(Red) 綠(Green) 和 藍(Blue) 三種基色以任意比例組合而成的。 這圖形里的一個像素，也是由 紅，綠 和 藍 組成的。 在最為廣泛的電腦圖形之中，每一個原色，由 八個 0 或 1 的二進制數，也就是 8 位組成，也就是每種顏色的表現能力為 2^8 = 256 種，稱之為“色階”。 學過統計嗎？每個原色 256 種色階，那么 R/G/B 三種原色的表現能力為多少種顏色？……… :blink: 你在翻高中數學書？咳，算了，還是我告訴你吧。 要把它們乘起來。 結果是 256 x 256 x 256 = …. 種。 哇？！這么多？好，讓我們用電腦習慣的千進制來吧它分開：16,777,216 = 16M。 這就是人們常說的什么 16兆色啦，真彩色啦等等。 這里來一點插曲。 如果一種染色占 8 位的話，那么 R/G/B 總共占 8 + 8 + 8 = 24 位。 可是 24 位對現在的 32 位的電腦系統來說，是一個很不舒服的長度。 應為 24 位對于電腦一次處理的 32 位來說，太小，可是一次處理兩個 24 位，又超出了 32 位的處理能力。 怎么辦？只能在 24 位的顏色后面，再補上 8 位的空數據。 這樣一來，一個像素的顏色將占用 32 位，正好和 32 位系統的處理能力相應。 這樣處理起來就舒服多了。 “空數據？你的意思是說每一個像素要浪費 8 位數據？”答案并不是肯定的。 最后的 8 位雖然在圖形的顯示上沒有作用，可是由于這里多了 8 位，人們總要想辦法充分利用現有的資源的。 所以另一個概念被加入到了像素里：透明度。 也就是大家耳渲目染的像素Alpha 值。 用原本沒用的 8 位來保存 Alpha，不錯的創意吧。 這樣，我們就可以根據像素的透明度，來把一個像素和另一個像素混合，做出重疊的效果。 這就人傳說中的 Alpha 混合 特效 呵呵。 挺簡單的吧。 到這里，我們用比較專業的格式來表達一下最常用的像素：R8G8B8A8。 哇，什么？好，拆開看：R8, G8, B8, A8 也就是 紅 8 位，綠 8 位，藍 8 位，透明度 8 位。 用來唬人蠻不錯的啊~ :P 光柵圖形就介紹到這里的。 接下來該另一個英雄登場：矢量圖形。 別小看了它，現在的 3D 圖像基礎可是有很大一部分是基于它的。 光柵圖形是一個一個的點，而矢量圖形是什么呢？其實也是一個一個的點，不過還有數學公式。 這樣講：如果說光柵圖形是告訴電腦在每個點畫什么顏色的話，那么矢量圖形就是教給電腦該怎么樣畫一個圖形。 比如一個圓。 如果用光柵圖形來表示，那么就要有一大堆的像素，來描速在圓所在的區域里，每個點的顏色。 而用矢量圖形來表示：它是一個圓，圓的圓心，圓的半徑(可能還有圓的顏色)。 就這么簡單。 在電腦畫這兩張圖的時候，做的就是截然不同的工作了。 畫光柵圖的時候，電腦把所有的像素數據讀出來，然后原模原樣的 Copy 到顯示緩存，這樣我們就在屏幕上看到這個圓了。 而畫矢量的圓，完全不同了：首先，電腦要確定圓的圓心，半徑，然后找到這個圓將落在屏幕的哪一片區域。 這個很重要的一步，叫做 設定(Setup)。 找到了圓所在的屏幕區域之后，就可以用指定的顏色來填充這個區域了。 這一步叫 光柵化(Rasterize)。 圓所在的區域被填充了出來，我們就自然而然的看到這個圓了。 B) 這個呢，就是電腦圖形的初步基礎。 要牢記 光柵圖形，矢量圖形的定義，以及矢量圖形的畫法。 籠統地說有兩步，就是 設定 和 光柵化。 這在以后的 3D 圖形知識部分很重要。 原理篇 ---- 圖形加速 之 加速很久以前，繪圖工作全部是由我們偉大而神圣的 CPU 來完成的，那時候的顯卡，就是真正意義上用來“顯示東西的卡”。 它的工作就是把 CPU 處理好的數據“搬”到顯示器上來。 那時候 CPU 的工作可真是辛苦。 現在好了，CPU 越來越快，可是做的工作卻越來越少了。 我先來說說圖形加速的幾個階段。 2D 圖像加速，Windows 加速 和 3D 圖像加速。 :rolleyes: 一、簡單死板的 2D 加速2D 加速，是早就有的產物了。 它的作用是用 顯示芯片 來代替 CPU，整塊整塊的移動顯存里的數據。 比如，你要移動一個窗口，在沒有 2D 加速的時代，CPU 所作的工作：1、找到窗口在顯存中的地址，2、把一行數據拷貝到目的地址，3、重復 2 直到拷貝完所有的行。 完成。 這樣一來，當窗口很大的時候，CPU 要處理的數據量就會成倍的增長，導致窗口的移動比蝸牛爬還慢…. 想體驗一下嗎？好，進入設備管理器，把你的顯卡驅動刪掉，然后重起…. 好好享受??！呵呵有了 2D 加速呢，CPU 所做的事，減輕了很多，不過還是要指導 顯示芯片 來干這搬運工的活。 CPU 的工作：1、找到窗口在顯存中的地址，2、給 顯卡發送 “拷貝這一行到目的地”的命令。 3、重復 2 直到拷貝完所有的行。 初看起來好像和沒有加速以前差不多，可是第 2 步就是關鍵所在哦。 現在讓我們把第二步分解來看：沒有 2D 加速：1、讀 32 Bit 數據(入門篇里的哦！)，把這 32 Bit 數據寫入目的地。 2、重復 1 直到一行所有的像素被處理完。 而有了 2D 加速后的工作只有：1、發送命令讓顯卡去拷貝這一行。 這樣看來，2D 加速確實能很大程度的釋放 CPU 的負擔。 所以大家現在隨便提起一個窗口移動一下，很平滑不是嗎？顯卡負責了窗口的移動。 二、詭異的 Windows 加速Windows 對于每位 PC 程序員來說，都可以用“詭異”二字來形容。 Windows 有太多專有的東西，以至于顯卡也要為 Windows 本身制定一套加速計劃。 擁有全部的 Windows 加速功能的顯卡幾乎沒有，而且現在的 CPU 的速度足以彌補 Windows 沒有全部硬件加速的缺陷。 總的來說，包括 鼠標光標的加速，圖標的加速 和 特別的窗口加速等等。 鼠標加速就是用顯卡的硬件來處理 Windows 的鼠標光標。 大家現在看到的鼠標光標 和桌面上的其他內容其實不屬于同一個層。 是畫在顯卡單獨劃分出來的“頂層”里的。 具體的內容也就不用太詳細的介紹的，總之我告訴大家一個辨別的方法。 打開一個動畫窗口，也就是內容一直在變動的窗口，然后把鼠標光標移動上去。 如果光標不斷的閃動，那么顯卡沒有給鼠標光標加速。 反之如果鼠標光標紋絲不動，那么顯卡給鼠標光標加速了。 圖標的加速，就是顯卡來畫 Windows 圖標的功能。 這個功能真是少只又少，不過對于目前 Windows xp 慣用的 32Bit 透明圖表，現代的圖形加速卡能起到一定程度的加速功能。 特別的窗口加速：窗口加速不是用 2D 加速功能來處理嗎？有什么特別的？當然有。 移動一個窗口，嘿嘿，現在你知道電腦在做什么。 可是，當一個頂端窗口擋在你移動的窗口上面的時候，也就是一個“總在最前面”的窗口(Windows 定的稱呼) 擋在桌面，而你在它的下面移動一個窗口….. 怎么樣，解釋不了了吧！？ 這個時候，Windows 要做的事就稍有不同了。 它首先找到窗口露在外面的部分，然后這樣把整個窗口分割成一個一個的小塊，再一個一個移動它們到目標位置。 是不是比較麻煩？而如果用有 Windows 加速功能的顯卡來做，顯卡自己就可以處理這一切了。 Windows加速就講這么一點吧，因為它太龐大了，我都沒有全部弄清楚。 那么接下來，該我們的主角出場了 ------ :charles: 三、復雜龐大的 3D 加速人人都喜歡渲染 3D 動畫(一看就頭暈的除外)。 看到虛擬的主角在屏幕上跳來跳去，殺來殺去，拯救世界，誰不激動??！說起 3D 加速，由于它太復雜了，我準備分 5 個部分來講，涵蓋從簡到繁，從過去到未來的 3D 加速基礎知識，好讓大家能多了解一點我們默默無聞的 3D 加速卡們的工作。 3.1: 彩色三角形世界就是這樣開始的。 人們想到了用三角形來表示 3D 的物體。 其實很簡單，學過高中幾何的同學都知道，三點確定一個平面。 所以三角形永遠都是平面的。 這樣一來，復雜的曲面物體被近似的用小的平面來表示，在繪畫上面會方便很多。 來看畫一個三角形的過程：前面的文章我已經講了繪制矢量圖的過程。 其實一個三角形也相當于一個矢量圖。 它由三個頂點組成。 而繪制的過程一樣有兩步：1、找到三角形將會坐落在屏幕的哪個地方。 2、用顏色填充這個地方。 也就是我提到的 設定(Setup) 和 光柵化(Rasterize) 的過程。 而由于對象是三角形，我們給這兩個過程另起名字叫做：三角形設定(Triangle Setup) 和 三角形光柵化(Triangle Rasterize) 過程。 呵呵，有點兒現代圖形學的意思了吧！一開始的 3D 圖形，只有顏色，沒有現在人們所說的貼圖啦，紋理啦等等，所以生成的圖像都是光突突的感覺。 那個時候根本還沒有出現 3D 游戲的概念，而專業人士是不會在乎這些的……3.2: 貼圖？皮膚… + 顏色混合人們顯然不會滿足永遠看著光禿禿的三角形組成的東西在屏幕上亂跳。 于是慢慢的有人想到：我們給三角形貼上紋理貼紙怎么樣？說起紋理，看看你家里的家具，它們表面的木紋啦什么的，還真的和三角形用的紋理貼圖有點相似之處呢！紋理貼圖在 3D 圖形領域所扮演的角色，和現實家居里的墻紙，貼紙確實功能差不多。 而當時在紋理貼圖發明的初始時間，還有人強烈的反對它呢！有人認為紋理貼圖是沒有用的東西，以至于那段時間有公司竟然出品過不支持紋理貼圖的顯卡(沒有 TMU 的顯卡，你能想象的出來嗎？公司的名字我忘了)！不過紋理貼圖還是顯示出了它強大的魅力。 現在的 3D 圖形技術里，紋理貼圖也算是單獨的一門學問了。 有人會問，紋理貼圖怎么貼到三角形上去的？這個過程的解釋比較復雜，你可以試著想象：紋理貼圖需要坐標來指定，就像你在剛剛做好的桌子上畫上定點，讓貼紙對齊定點貼上去一樣。 也就是說，每個三角形的頂點都包含有貼圖坐標，這樣處理的時候就能按照貼圖坐標把紋理貼圖貼在對應的位置。 怎么貼？！我還沒有講？哦，對啊，呵呵，怎么貼呢？是這樣的：在三角形設定的階段，貼圖坐標也被應用到了每一個像素上。 具體的說，知道了頂點的貼圖坐標，那么三角形內任一一個點的貼圖坐標也應該能計算出來吧？！對了，是插值。 利用插值，我們可以得出要畫的三角形所在像素的每一個點所對應的貼圖坐標，不是嗎？有了這個貼圖坐標，就簡單多了。 我們利用坐標，到貼圖里去取對應坐標顏色來，不就把圖貼上來了嗎？呵呵，這段有點繞，也怪我的文字表達能力欠佳，大家仔細多看幾遍吧，不好意思啊！還有，伴隨著紋理貼圖而來的顏色混合，也應該歸到這一節。 顏色混合…. 我知道！不就是用像素的 Alpha 值來把兩個像素運算混合成為一個像素嗎？對了！不過顏色的混合不是僅限于 Alpha 混合。 還有很多種混合方式。 比如把三角形像素的顏色 和 屏幕上原有像素的顏色 加起來，這樣看起來，三角形所在的地方像是被“加亮”了一樣。 游戲中的火焰啦，光環啦，等等，就是用了加法來完成的。 同樣，把兩個像素的顏色相減、相乘 或 相除 也未嘗不可，這一切就是 – 顏色混合。 正因為有了顏色混合，各種酷炫的游戲特效才能實現。 3.3: 顯卡的革命上面所說的功能，人們早就把它們做到一些顯卡芯片里了。 這樣一來，這些所有的工作，都被從 CPU 里解放了出來。 好??！可是 CPU 還是不知足：I want more freedom! 人們想盡方法把 CPU 的負擔減輕。 所以，最后，就連 三角形設定，三角形光柵化 過程之前的 潘多拉盒，也被解放了出來。 這就是：幾何變換 和 光照運算(Transform & Lighting, T&L)。 說到這里，就不得不講一下這兩個純數學的過程。 幾何變換：大家都知道，我們在屏幕上看到的 3D 圖形，是以某一個視點為觀察點繪制的。 這是怎么完成的？還有，3D 物體如何在整個場景里移動？這就牽扯到了圖形處理之前的話題：3D 空間幾何。 每一個 3D 物體都有一個說明其位置，方向的數據陣列，我們把它叫做 矩陣(Matrix)。 這個矩陣儲存了物體在場景里的位置，旋轉方向，縮放大小等等的信息。 所以在物體移動的時候，我們不細要更改所有三角形的位置，僅僅修改 矩陣 里的信息，整個物體就一動了。 而 矩陣的應用不僅如此。 最后要把整個場景變換成一攝像機為中心的 3D 空間，這個過程也和 矩陣有關。 光照，另一個數學過程，就是用來通過三角形的頂點相對于場景中光源的位置，距離，夾角等等來計算這個三角形接受到光照的強度的過程。 以前，這兩個純數學的過程，需要 CPU 來完成。 CPU 計算完所有的三角形數據后，把這些數據發送給顯卡進行 設定 和 光柵化的過程。 可是后來，人們發現，這些運算是如此的死板，以至于可以把它也集成到 顯示芯片里來做！這就是硬件幾何變換的由來。 所以，到此，CPU 需要做的已經沒有什么了。 修改一下物體的 矩陣，設置好需要的參數，然后給 顯示芯片 發送命令：畫吧！剩下的全不用操心……3.4: 新 CPU 的誕生：GPU那么到此顯示芯片就可以稱作 Graphics Processing Unit 了嗎？nVidia 是這么說的，可是作為一個真正的處理器，沒有可編程性的話，也是殘缺的。 在用膩了顯卡設好的層層套套之后，程序員們大聲疾呼：還我自由！他們迫切需要一種打破現在硬件死板功能的設計。 因為一切都由硬件完成了，所以靈活性完全喪失了。 顯示芯片只能按照電路設計來處理三角形，成了一個呆板的“三角形處理機”。 這個時候人們開始反省了，人們覺得給程序員最大的自由度讓他們發揮才是寫好的 3D 程序的關鍵。 所以 – 可編程圖形芯片 被設計了出來。 這種芯片和以前的 T&L 芯片的最大不同之處在于：它的所有行為都是可以被編成的。 使得它的功能被提升到了無限的高度。 反過來想想，當時沒有硬件 3D 加速的時候，一切都是 CPU 完成的，雖然慢，但是很靈活。 然后，全部硬件化了，靈活性也一降再降。 到最后，可編程圖形芯片 把速度和靈活性一起實現了。 這時程序員所做的事，似乎回到了原始時代：自己寫程序對三角形做 光照，辦換，和光柵化。 不過這又怎樣呢？他們喜歡自由！一切都很好，我們很高興的說：這才是我想要的。 很滿足不是嗎？可是事實并不像你想象的那樣完美，上帝愛捉弄人……..3.5: 真理？謬論？發展了這么多年，光柵化的 3D 圖形可以說是技術很成熟了。 不過它所生成的圖形，好像永遠都不那么真實。 即使人們盡再大的努力，它的畫面始終還是動畫，和人們心目中的“電影級別的畫質”總是差那么一點……究竟哪里錯了？與此同時，3D 圖形學的另一門分支：光線追蹤圖形學(Ray-Tracing) 也在快速的發展著。 光線追蹤圖形學 與 光柵化圖形學 是建立在完全不同的理論基礎上的，它們的研究成果也是格格不入。 而 光線追蹤圖形學 的理論基礎是以眼睛為出發點，追蹤每一條光線，精確的計算這些光線經過反射、折射和散射等等隨后的顏色。 這門學問由于原理及其復雜，所以研究的人力物力都比光柵化圖形學要少，以至于到現在它的優勢剛剛慢慢顯現出來。 而它真正的投入到民用、實時處理的階段，恐怕還要十年左右的發展。 而如果它成功了，現在一切的 光柵化圖形學 理論，就會被全部推翻。

光柵化全面解析

光柵化與光線追蹤，是渲染技術中的雙劍，各自解決屏幕空間中的視覺呈現。 光柵化猶如像素級魔術師，通過透視投影，將3D模型分解為二維屏幕上的色彩拼圖。 它的核心在于通過循環遍歷像素，逐個檢查與場景中物體的交點，填充每個像素的顏色，確?？梢娦裕ü鈻呕鉀Q可見性：通過像素級射線追蹤，計算與攝像機交點的最近物體）。

相比之下，光線追蹤則是更細致的追蹤過程，從每個像素出發，追蹤光線與場景的交互，取交點的詳細信息來決定像素顏色，即使可能與多個物體產生交點（光線追蹤：追蹤光線與場景物體交點，設置像素顏色）。 光柵化則先遍歷場景的幾何形狀，然后才是像素層面的處理。

在算法上，光柵化簡化為：頂點投射到屏幕，像素逐個檢查在三角形內的歸屬，填充顏色（光柵化：投射三角形到屏幕，用透視投影，測試像素在2D三角形內填充顏色）。 而光線追蹤則反之，從像素開始，計算與物體的交互。

在實際應用中，光柵化占據渲染時間的大部分，尤其是在早期圖形游戲中。 雖然現代API通常自動處理這些細節，理解其工作原理對于性能優化和藝術效果至關重要。 光柵化過程涉及幀緩沖區的管理，通過深度緩沖（如Z-buffer）來確定遮擋和層次關系，確保圖像的正確呈現。

深度緩沖是關鍵環節，它存儲每個像素的深度值，通過比較新繪制的片段與當前深度，決定最終顏色，減少了對幾何體深度排序的需求。 然而，這也有其挑戰，如內存消耗和精度問題，需要權衡性能與視覺質量。

GPU使用高效算法，如壓縮數據結構，加速深度測試和減少過度繪制，提高渲染效率。 現代GPU的優勢體現在處理3D應用，尤其是生成清晰無鋸齒的圖像。

計算片段深度是通過屏幕空間的仿射映射，找到與視線相交點的深度值，這涉及到復雜的數學運算，如前向差分。 同時，視圖空間的深度緩沖可能會導致精度問題，需要額外的緩沖策略來解決。

紋理處理是光柵化中的另一個重要部分，從紋理坐標映射到屏幕，通過紋理過濾（如雙線性）確保顏色連續，減少鋸齒。 Mipmapping則通過預計算紋理的多級細節，提供更平滑的視覺效果，是現代圖形引擎的標準實踐。

理解光柵化的紋理處理，包括紋理坐標的處理，如逐頂點屬性和紋理坐標插值，對于創建真實感的圖像至關重要。 從仿射與投影的差異、紋理扭曲，到早期游戲的近似處理，現代技術如逐頂點紋理坐標生成，都在不斷演進。

最終，光柵化是圖形渲染技術的基石，盡管看似復雜，但理解它的原理和優化策略，對于游戲開發者和圖形設計者來說，都是提高作品質量的關鍵。 通過掌握這些核心概念，可以更好地利用現代硬件，創造令人驚嘆的視覺效果。

OIT算法學習筆記+Hybrid Transparency

在光柵化圖形渲染的世界里，Order-independent Transparency (OIT)如同一抹亮色，革新了透明度處理的方式。 它摒棄了傳統排序的繁瑣，特別是對于自相交和循環遮擋物體的渲染，顯著提升了性能，為復雜場景的實時渲染提供了可能。 讓我們深入了解幾種常見的OIT算法：A-buffers和Multi-Layer Alpha Blending。 A-buffers通過累加buffer儲存覆蓋信息，每個像素記錄層層覆蓋的片段，優化透明度渲染，然而，對于穿插物體處理存在局限，且對內存空間的需求較大。 而另一種策略將子像素劃分為具有Z梯度的片斷，每個片斷存儲的是m位的coverage mask，雖然內存效率高，但合并時可能犧牲部分信息。 Muti-Layer Alpha Blending則試圖解決A-buffer的局限，通過分組混合來控制數據量，但它在處理新片斷插入時的混合優化上仍有挑戰。 核心思想在于合并深度相近的fragment，如K-buffer，它采用一次pass實現多pass效果，如深度剝離，通過逐層渲染和排序表面，雙向深度剝離則進一步減少了渲染步驟。 自適應透明度和隨機透明度的引入，讓算法更加靈活。 自適應透明度在內存滿時移除貢獻小的片段，而隨機透明度在多采樣紋理中表現出色，但樣本點少時可能會引入噪聲。 Weighted Averaging算法優化了這一過程，降至兩步，但在高alpha值時可能出現明顯誤差。 Nvidia的Dual Depth Peeling對Weighted Sum進行了優化，通過前后處理消除視覺誤差，尤其在高alpha值場景下。 Hybrid Transparency (HT)，作為OIT的革新，將透明物體劃分為關鍵核心層和影響較小的附加層，核心層的精確顏色計算與尾部層的快速估計相結合，充分利用有限存儲空間，尤其適合高分辨率場景，視覺效果出色且無明顯錯誤。 尾部分類與Transmittance Function密切相關，通過核心層的A-buffer截斷和尾部層的Weighted Alpha Average計算，形成最終的混合顏色。 整個HT方法包括兩個幾何pass：一個收集前k個片段，形成k-TAB，現代GPU支持高效操作；另一個生成逐像素可見性函數。 片斷著色后，根據深度轉發至核心層或尾部處理，存儲在相應的color buffer中。 最后，這些color buffer與背景進行融合，展現出了A-buffer、Z3抗鋸齒、多層alpha混合、k-Buffer、雙深度剝除、排序無關alpha融合和加權融合透明等關鍵技術的巧妙運用。 OIT算法的革新，不僅提升了性能，也為我們理解和應用光柵化圖形渲染帶來了全新的視角。 這些算法的不斷優化，正在推動圖形渲染技術的邊界，為未來的圖形應用開辟無限可能。

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相關標簽： 從向量到位圖的轉型、 光柵化過程、 探索光柵化的世界、

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