代出自薊北門行
[南北朝][鮑照]
羽檄起邊亭，烽火入咸陽。
征師屯廣武腋寨，分兵救朔方飘痛。
嚴秋筋竿勁，虜陣精且強兄墅。
天子按劍怒匠抗，使者遙相望。
雁行緣石徑紊遵，魚貫度飛梁账千。
簫鼓流漢思，旌甲被胡霜暗膜。
疾風沖塞起匀奏，沙礫自飄揚败京。
馬毛縮如蝟蛾茉，角弓不可張境析。
時危見臣節(jié)凹耙，世亂識忠良粟按。
投軀報明主培愁，身死為國殤盖腿。
今天給各位分享的是寒霜引擎在Siggraph 2015上的Stochastic Screen-Space Reflections算法實現(xiàn)诫隅，這里是原文鏈接
對這個算法的一些細節(jié)進行一下總結(jié)钉凌，我們有如下的一些要點：
- 整個算法執(zhí)行在屏幕空間咧最，將直接光計算得到的SceneColor作為后續(xù)間接光、反射采樣的輸入，這里可以將這里的SceneColor作為直接光數(shù)據(jù)矢沿，之后通過屏幕空間采樣得到的數(shù)據(jù)作為間接光數(shù)據(jù)滥搭，兩者疊加就得到了GI的模擬
- 對于每個待計算反射的像素點而言，會在屏幕空間捣鲸，基于depth數(shù)據(jù)進行ray marching瑟匆，計算得到交點之后，再從Scene Color貼圖進行采樣
- 根據(jù)像素本身的粗糙度栽惶，采樣的時候會需要基于不同角度的cone發(fā)射多條射線來獲取數(shù)據(jù)愁溜，光滑表面cone的角度小，粗糙表面cone的角度大
- 當需要發(fā)射射線的數(shù)目變多的時候外厂，整體計算的消耗就會上升冕象，而由于光照數(shù)據(jù)是低頻的，因此可以考慮在相鄰像素之間共用射線采樣結(jié)果汁蝶，從而可以實現(xiàn)整體消耗的節(jié)省
- 為了提高raymarching的速度渐扮，這里還對depth做了Hi-Z（可以理解為Depth的Mipmap）處理，Hi-Z就類似于四叉樹的節(jié)點掖棉，先進行粗粒度的碰撞判斷墓律，如果有碰撞，再做細粒度的判斷
這個算法有如下的一些特點：
- 優(yōu)點
- 整體計算復雜度與場景無關(guān)啊片，且用了Hi-Z來加速只锻，性能比較好
- 計算結(jié)果比較細膩玖像，通常會跟其他GI算法一起使用紫谷，以補足出于性能考慮進行粗糙采樣而缺失的細節(jié)
- Hi-Z的精度比較高，因此tracing得到的結(jié)果會比較精準捐寥，對于接觸點附近的反射而言笤昨，可以做到很細膩
- 可以處理動態(tài)物體
- 缺點
- 由于是屏幕空間的算法，因此對于屏幕外的光照數(shù)據(jù)是無感知的握恳，導致的表現(xiàn)就是屏幕外的光照結(jié)果無法反應到GI或反射上瞒窒，即結(jié)果的不正確，另外乡洼，在鏡頭旋轉(zhuǎn)的時候也可能會導致光照結(jié)果的跳變
本文主要內(nèi)容框架給出如上崇裁，先來看下Motivation
鏡之邊緣概念原畫中存在大量反射性的對象，且不同的對象其反射特性還不一樣束昵，有的光滑拔稳，有的模糊。
這里是寒霜會議室的一張真實照片锹雏，這張圖片中基本上很少看到非常銳利的反射效果巴比，反而戶外光照的陰影效果倒是占據(jù)著較大的比例，這個結(jié)果闡釋了SSR一個此前少有人關(guān)注的特性，即過濾局部以及全局反射的specular信息轻绞。此外采记，在這個場景中存在很多非光滑平面的反射，尤其是在反射系數(shù)變化程度較高的地表上政勃。另外唧龄，注意看椅子的腳與地面接觸的區(qū)域，還可以發(fā)現(xiàn)奸远，越是接近反射平面與被反射物體的接觸點选侨，反射效果越是清晰銳利。
賽車游戲中可能會經(jīng)常見到類似上述圖片的場景效果然走，在這個效果中可以看到反射效果在垂直方向上存在著拉伸援制，而且在反射平面上也存在較高頻率的粗糙度與法線的變化
因此，寒霜引擎這邊針對SSR提出了以下一些效果預期：
1.能夠支持清晰與模糊反射效果
2.在接觸區(qū)域應該有比較清晰的反射表現(xiàn)
3.為了提升真實感芍瑞，應該同樣需要縱向的拉伸效果晨仑，當然，如果使用的是microfacet BRDF的話拆檬，光照結(jié)果其實就已經(jīng)將這個包含在內(nèi)了
4.希望能夠支持逐像素的粗糙度與法線反射調(diào)整
先看看前人工作洪己，這里列舉的都是寒霜認為可能會對他們實現(xiàn)前面預期有幫助的一些工作
先看一下標準的SSR實現(xiàn)方法，這種方法只能應用在鏡面反射中：
1.先計算出反射平面上某個反射點對應的反射向量
2.根據(jù)上面的反射向量對depth buffer進行ray marching
3.Ray marching中遇到的第一個交點就是被反射點竟贯，讀取此點的顏色數(shù)據(jù)（這里讀取的數(shù)據(jù)有很多來源答捕，比較常見的是讀取上一幀的color buffer數(shù)據(jù)）
殺戮地帶（Killzone Shadow Fall）用了一種不一樣的實現(xiàn)光滑SSR的方法，跟Image Space Gathering類似屑那，他們會先生成一張與屏幕尺寸一致的清晰的反射結(jié)果貼圖（使得每個相機視線方向?qū)姆瓷潼c計算得到的uv坐標都能在這個貼圖中找到對應的color）拱镐，之后會為這張清晰的反射貼圖生成一個blur pyramid，之后根據(jù)像素的粗糙度選擇合適的mip level持际，通過這種方式可以保證采樣結(jié)果不會出現(xiàn)明顯的不連貫沃琅，不過這里想要建立起粗糙度跟模糊程度之間的關(guān)聯(lián)會比較困難。
此外蜘欲，這種方法在處理normal map的時候也會存在問題益眉，比如上圖所示，由于模糊的時候只注重粗糙度沒有考慮不同點的法線方向不同姥份，使得采樣的結(jié)果只覆蓋了其中某一點的法線而非整個區(qū)域多個法線方向采樣結(jié)果的平均值郭脂，使得采樣結(jié)果存在偏差。
另一個缺陷在于交界處的反射也沒有做到很清晰
前人工作中能夠滿足寒霜前面剔除的所有需求的一個方法是Importance sampling澈歉，這里對于反射平面粗糙度的表示不是通過模糊來完成的展鸡，而是通過對反射方向進行隨機采樣來直接生成模糊結(jié)果。如圖所示闷祥，對于一個粗糙的表面娱颊，其反射的方向?qū)拥姆稚了校鴮τ谝粋€光滑的表面，其反射的方向就會聚集的多箱硕。如果覺得結(jié)果依然不夠平滑的話拴竹，還可以預先對color buffer進行一次blur操作。
這個方法的問題剧罩，在于想要得到較好的效果栓拜，就需要進行較多次數(shù)的采樣，從而對性能存在很大的考驗惠昔。
寒霜給出的方法結(jié)合了filtered importance sampling跟殺戮地帶的reflection方法幕与，既使用隨機采樣方向，又使用了屏幕空間的模糊處理镇防。
其中在Importance sampling處理的時候啦鸣，發(fā)射的射線數(shù)目非常少，甚至低到每個像素只射出一條線
不過跟importance sampling算法不太一樣的地方在于来氧，這個地方并不直接返回被反射點的顏色數(shù)據(jù)诫给，而是將被反射點直接存儲下來，這樣可以方便后面進行resolve pass的時候根據(jù)被反射點的數(shù)據(jù)對相鄰像素進行采樣（即所謂的ray reuse啦扬，實際上就是將相鄰像素沿著其對應的法線方向ray marching得到的hit點作為當前點的另一條射線ray marching的結(jié)果中狂，通過這樣的數(shù)據(jù)重用降低ray marching消耗，實際上是借用了bilinear filtering的概念）扑毡。
同樣胃榕，在resolve pass中還會根據(jù)粗糙度來設定出射線為中心的椎體的張角，之后考慮被反射點到反射點的距離瞄摊，計算出被反射點在椎體對應位置的半徑勋又，并根據(jù)這個數(shù)值來計算mip level做模糊處理，通過這種方式可以有效避免前面所說的blur pyramid對于法線數(shù)據(jù)的污染泉褐，同時還能夠在交界處得到較為清晰的反射結(jié)果赐写。
下面看下效果展示
下面介紹一下詳細的實現(xiàn)細節(jié)，主要分成如下幾個步驟：
1.Tile classification膜赃，考慮解決怎么識別屏幕中需要SSR的區(qū)域，并將之劃分成不同的tile
2.Ray allocation揉忘，評估每個tile需要的采樣精度跳座，并根據(jù)所需精度自適應的分配各個反射像素所需要的出射光線數(shù)目，
3.ray tracing泣矛，這里有兩種方案疲眷，對應于不同的計算精度
4.Color resolve，通過前面所說的存儲被反射點數(shù)據(jù)的ray reuse方案來求得反射貼圖
5.Temporal filter您朽，利用前一幀的數(shù)據(jù)來提升反射輸出結(jié)果的質(zhì)量
下面對上述事實步驟進行詳細解析狂丝。
寒霜將整個屏幕空間分成多個方形區(qū)域换淆，每個區(qū)域稱之為一個tile。劃分完成之后几颜，就會對每個tile進行評估倍试，計算出這個tile反射所需要的rays count。
這個過程具體是怎么實現(xiàn)的呢：
首先蛋哭，在項目中县习，會讓用戶設定每個像素需要出射射線數(shù)目的min/max值，之后計算的結(jié)果會按照min/max進行縮放谆趾。
其次躁愿，在評估中，會對每個tile先試探性的進行一些ray tracing計算沪蓬，之后根據(jù)計算的結(jié)構(gòu)來評估當前數(shù)目的射線所得到的反射點周邊的顏色復雜程度（可以通過圖像的對比度來表示）彤钟。
經(jīng)過上述計算后，可以考慮為那些噪聲多（顏色復雜度高）的tile分配更多的tracing ray跷叉，此外样勃，在這個過程中還可以通過進一步的檢測所射出的射線是否與場景中的物體相碰撞來決定是否需要基本放棄對tile中像素使用ray marching。
當知道哪些tile需要進行SSR計算之后性芬，就可以通過一個間接的計算來確定哪些情況需要精確ray tracing峡眶，哪些情況需要模糊ray tracing。對于鏡面等較為光滑的反射平面而言植锉，通常需要比較清晰的反射結(jié)果辫樱，此時會選擇使用精確的HiZ tracing方法，這種方法可以給出反射射線的精確交點俊庇；對于那些粗糙度比較高的反射平面而言狮暑，通常會用性能比較好的但是反射結(jié)果比較粗糙的線性ray tracing方法，這種方式得到的反射結(jié)果通常會需要經(jīng)過模糊處理來掩蓋數(shù)據(jù)的瑕疵辉饱。
這里來簡單回顧一下HiZ的基本框架搬男，其基本思路是非常簡單的，就是根據(jù)場景的depth buffer彭沼，按照min-Z的方式構(gòu)造一個四叉樹缔逛，每個父節(jié)點的深度值都是其所有子節(jié)點中深度值最小的，其結(jié)果可以看成是一個pyramid姓惑。
先從pyramid中最下面的一層褐奴，也就是四叉樹中的葉子結(jié)點層開始marching，實際上不論當前是在對哪一層進行marching于毙，其處理方式都是相同的敦冬，即沿著射線的方向朝著當前節(jié)點的邊緣走，判定射線與當前節(jié)點是否相交唯沮，如果沒有相交脖旱，就進入更上一層（相當于加大ray marching step length）進行繼續(xù)比較處理
通過這種方式堪遂，可以快速跳過marching過程中的空白區(qū)域
如果在當前節(jié)點的marching過程中檢測到相交，那么就進入到此節(jié)點的四個子節(jié)點的marching流程（相當于縮小ray marching step length）萌庆，如此循環(huán)往復
直到當前碰撞的level已經(jīng)不可繼續(xù)細分未知溶褪，此時碰撞的節(jié)點就是最接近于鏡面的最精細的碰撞點了。
蒙特卡羅算法通過離散的期望求取方式來計算函數(shù)的積分踊兜，比如需要對f(x)進行積分竿滨，其實就相當于對g(x) = f(x)/p(x)求取期望（也是一個積分，積分項為g(x)*p(x)）捏境，期望值可以通過離散的累加來模擬于游，從而將積分轉(zhuǎn)換為累加。要想求得較為精確的積分結(jié)果垫言，就需要大量的采樣數(shù)據(jù)贰剥。
Importance sampling其實是蒙特卡羅積分算法的一種，相對于蒙特卡羅算法筷频，Importance sampling使用的樣本數(shù)要少得多蚌成，其方差相對也要小得多。
這里針對BRDF使用Importance sampling凛捏，來生成反射采樣方向担忧，理論上來說，任何的BRDF都是可以的坯癣，寒霜使用的是GGX瓶盛。
因為Ray-tracing的成本是非常高的，因此想要做到實時就不能生成過多的反射射線示罗。寒霜這里通過采用Halton sampler方法可以做到在盡可能少的射線數(shù)目的前提下獲得最高的采樣精度惩猫，在這個方法中，部分參數(shù)數(shù)值可以提前在CPU中計算好蚜点。
經(jīng)典的BRDF Importance sampling方法是通過生成多個半角向量（half-angle vectors轧房，即視角方向ViewDir與光照方向LightDir的中間向量），之后按照反射點的microfacet normal計算對應的反射向量绍绘。這里有一個問題奶镶，那就是生成的半角向量中，有可能會存在射向反射平面之下的向量脯倒，而這些向量顯然是不符合反射計算需求的实辑，因此在這里會進行一次過濾，濾除那些異常向量藻丢，經(jīng)過實際驗證，這個濾除的操作對性能的影響基本可以忽略摄乒。
此外悠反，還可以如Eric Heitz & Eugene D’Eon指出的那樣残黑，對可見法線的分布情況進行importance sampling，使用這種方法得到的結(jié)果具有更少的噪聲（目前寒霜也還沒有嘗試斋否，或者嘗試過暫時沒成功）
生成了多條用于ray tracing的射線之后梨水，就進入color計算階段，最簡單的方法就是根據(jù)射線與depth buffer的交點直接讀取color buffer中的結(jié)果茵臭，不過這種方式得到的color會有比較高的噪音疫诽，想要消除噪音就需要更多的ray tracing，性價比過低旦委。不過奇徒，實際上大部分時候，反射表面在各個位置的屬性是比較接近的缨硝，且周邊位置的點反射后的可見性也基本上是一樣的摩钙，因此可以假裝相鄰像素的射線也是從當前像素發(fā)出，且交點跟從相鄰像素發(fā)出的交點一致（跟直接取用color有什么區(qū)別查辩，沒看出存儲交點跟存儲color的區(qū)別）胖笛。
對于相鄰射線與Depth buffer上的交點，并不能直接拿來重用宜岛，為了保證得到正確的結(jié)果长踊，所有射線對于反射color的貢獻值都需要經(jīng)由當前像素的BRDF加權(quán)處理，并需要除以對應的PDF萍倡。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)身弊，對這個算法的結(jié)果預期過于樂觀，事實證明遣铝，相鄰射線的PDF可能跟當前像素的BRDF數(shù)值存在較大差異佑刷，從而導致某些地方的f/p變得很尖銳。
這里是一個示例場景酿炸，場景中反射平面上各個位置的粗糙度跟法線數(shù)據(jù)是不一樣的瘫絮。
這是只使用一條射線，讀取交點對應位置的color的作為反射顏色的結(jié)果填硕，其中反射color buffer的分辨率為屏幕分辨率的1/2.
這里給出的是在resolve pass使用四條射線（一條精確結(jié)果麦萤，其余三條是通過ray reuse的方式得到的）獲取color的結(jié)果，可以看到扁眯，部分位置的反射結(jié)果確實變得光滑了壮莹，但是地表上的大部分區(qū)域的出現(xiàn)了更為明顯的噪音，總體來說姻檀，其結(jié)果還不如一條射線計算的結(jié)果命满。
先來回顧一下發(fā)生了什么，首先我們需要計算的是這么一個積分绣版，這是一個常見的散射光強積分公式胶台，其意義為反射輸出數(shù)值等于入射輻射照度經(jīng)過BRDF加權(quán)后的半球積分歼疮。
將之轉(zhuǎn)換成蒙特卡羅公式形式，其中BRDF诈唬，cos項跟分母匯總的PDF項是整個計算的變量Variance韩脏。對所有的樣本進行累加之后，由于前面提到的相鄰像素采樣時Variance分子分母之間的巨大差異铸磅，導致此時計算得到的Variance要么過大要么過小赡矢，從而使得最終的結(jié)果過亮或者過暗。
怎么消除這個問題呢阅仔，寒霜給出的解決方案是在分母跟分子乘上同一個值吹散，這個值就是BRDF*cos之后的積分，到這一步為之霎槐，整個變換過程還依然是等價的送浊。
之后，將分子所乘的積分項用一個離線計算的常量數(shù)值來代替丘跌，這種替代方式是IBL積分公式中常用的方法袭景，因此這個常量值在各位的引擎中可能已經(jīng)存在了（詳情參見Brian Karis在2013 PBR course上的演講內(nèi)容[Karis13]）
之后，繼續(xù)使用蒙特卡羅算法對剩下的公式進行計算闭树。
這里需要注意耸棒，BRDF數(shù)值在最后需要進行歸一化處理。
這里給出偽代碼报辱，實現(xiàn)過程非常簡單与殃。
這是沒有進行特殊處理之前的單射線結(jié)果
沒有進行特殊處理前的多射線結(jié)果
這是進行了特殊處理后的結(jié)果，看起來好多了碍现。
作為對比這是直接使用4條射線進行精確反射后的結(jié)果幅疼，雖然由于更均勻的噪聲分布使得此結(jié)果看起來更好一點，但是方差表現(xiàn)是差不多的昼接。
將單射線無特殊處理與單射線+特殊處理的對比爽篷，結(jié)果確實變得好多了。
這里給出四條射線慢睡，每條射線對應四個resolve sample逐工，因此總共就是16個sample的求和積分了，其結(jié)果看起來已經(jīng)不錯了漂辐，不過這個代價依然有點高昂了泪喊。
這里依然使用1條射線四個resolve sample，不過加上了temporal filtering髓涯，其結(jié)果已經(jīng)可以跟前面給出的四條射線四個resolve sample的結(jié)果相媲美了袒啼。
對BRDF權(quán)重進行重新歸一化還有一個作用，在進行ray tracing的時候，有時候會碰到相鄰像素的ray追蹤不到任何有效物體（即反射方向最終的歸宿是天空）瘤泪，這種情況使得稀疏ray tracing稱為可能灶泵。稀疏ray tracing表示育八，不必為所有的像素都生成其對應的反射射線对途，而只需要在resolve pass的時候解析出全分辨率的輸出結(jié)果即可。（有點繞口髓棋，看看后面能不能解惑）
這里給出的前面的輸出結(jié)果实檀，是按照half-res trace + half-res resolve的方式實現(xiàn)的。
這里給出的是half-res trace + full-res resolve的輸出結(jié)果按声，因為應用了full-res的temporal filtering膳犹，使得噪聲變得更輕微。
先來解釋一下temporal reprojection的含義：給定某個像素的3D世界坐標签则，通過一定的手段（比如通過velocity buffer）可以得到此像素在上一幀中的世界坐標须床，并通過計算可以轉(zhuǎn)換為上一幀中屏幕空間的uv坐標。（拿到有什么用呢渐裂，這一幀能夠拿到的顏色數(shù)據(jù)跟上一幀拿到的顏色數(shù)據(jù)應該是一樣的豺旬，對于輸出的結(jié)果貌似并沒有什么幫助？）
不過柒凉，如果上一幀跟當前幀的viewport發(fā)生了變化的時候族阅，就會有點問題，這種時候反射的結(jié)果會存在視差（為什么膝捞？）坦刀。這是因為被反射的物體移動的時候是沿著相機空間對應的深度方向進行的，而非沿著反射平面的深度進行的（每太看懂蔬咬，意思是深度變化方向）鲤遥，在這種時候，使用最近depth來計算反射的話林艘，得到的結(jié)果會對最終color產(chǎn)生污染盖奈，寒霜這邊先計算被反射物體的平均深度，之后通過這個深度來進行reproject北启，這樣得到的結(jié)果就好多了卜朗。
寒霜使用的Importance sampling跟標準的方法有所不同，想要消除所有的噪點咕村，只能通過大量的采樣场钉，因為其中很大一部分噪點來源于BRDF的尾部數(shù)據(jù)，尤其是GGX懈涛，因此這里會將生成的采樣點朝著鏡面的方向做一個偏移處理（即將尾部截掉逛万，之后進行歸一化，將能量分配到頭部區(qū)域，相當于將權(quán)重更多賦予鏡面反射方向）宇植，不過由于在計算中依然希望使用精確的PDF得封，所以偏移方式比較講究（具體怎么做的？）
這里使用了偽隨機數(shù)作為偏移來生成遠離鏡面方向的偏移量指郁，這種方式可以將截斷的區(qū)域數(shù)據(jù)按比例轉(zhuǎn)換到非截斷區(qū)域忙上，經(jīng)過這種處理后的PDF跟之前的PDF是一致的，區(qū)別在于乘上了一個常量系數(shù)闲坎，不過這個常量不需要另行計算疫粥，因為前面說過會對BRDF做一次歸一化，這個歸一化操作會將這個常量偏移的影響剔除掉腰懂。
另一個減輕方差的方法是對importance sampling進行filtering梗逮，前面說過，filtering就是在importance sampling的基礎(chǔ)上绣溜，調(diào)整最終獲取color時候的算法慷彤，根據(jù)表面粗糙度確定reflection cone的張角，之后根據(jù)采樣點的距離確定cone截面的半徑怖喻，根據(jù)這個半徑可以計算采樣的mipmap的mip level底哗。
Filtering也可以根據(jù)需要添加bias，從而得到比實際需要的模糊程度更高的模糊結(jié)果罢防，這個偏移參數(shù)可以有效的減輕前面說過的importance sampling中的偏移帶來的反射過于尖銳清晰的問題艘虎。寒霜的實現(xiàn)中將這兩個bias做了一個綁定，做成了一個bias參數(shù)咒吐，用于控制實現(xiàn)的過程從完全無偏移的蒙特卡羅算法（得到鏡面反射效果）過渡到提取所有反射方向的輸入得到的超模糊結(jié)果野建。
加大bias將從以下兩個方向提升表現(xiàn)：
1.ray-tracing變得更為合乎邏輯（coherent）
2.Mipmap采樣的mip level會更小（表現(xiàn)好在哪里恬叹？）
不過過大的偏移也會帶來問題扳躬，比如會導致反射顏色不連貫以及漏光等（畢竟屏幕空間位置的臨近并不等同于反射視角上位置也是臨近的）执赡，此外還可能不利于實現(xiàn)前面所說的拉長反射效果调炬。
下面看下不同偏移值的效果派草。
由于temporal filtering的存在，可能不是很能看得出來效果的提升硅确，但是如果將temporal filtering關(guān)掉之后目溉，噪點的減少跟性能的提升就很明顯了。
前面說過resolve pass使用的是full-res的RT菱农，在這個過程中會一次性處理四個像素的數(shù)據(jù)缭付，并將這個處理結(jié)果共享給這四個像素使用，雖然會導致VGPR（每太明白是什么意思循未，GPU陷猫？）負擔加重，但是由于對于這四個像素來說，只需要執(zhí)行一次data fetch操作绣檬，從而節(jié)省了帶寬足陨，還是很劃算的。此外娇未，由于前面假設這四個點的反射射線的交點都是相同的墨缘，因此在屏幕空間的depth buffer的相交檢測也只需要執(zhí)行一次。
不過這里需要注意忘蟹，對于這四個像素而言飒房，在從mipmap貼圖中讀取對應的color數(shù)據(jù)的時候，其使用的mip level卻不一定是相同的媚值，因為四個像素的粗糙度可能都是不一樣的，這里寒霜使用了一種跟DXT貼圖壓縮實現(xiàn)算法相類似的trick來解決這里的不一致問題护糖，先計算出四個像素的min/max mip level褥芒，之后在使用的時候，只需要fetch min & max mip level的color數(shù)據(jù)嫡良，并根據(jù)roughness進行插值即可锰扶，這樣就將貼圖采樣數(shù)目從四個降低到了兩個。
這里給出了這種算法的實現(xiàn)效果比對寝受，相對于單個mip fetch坷牛，這種算法與4 mip fetch的區(qū)別已經(jīng)非常小了。
SSR（SSGI）有其固有缺陷很澄，比如上圖中顯示的京闰，不在屏幕內(nèi)的數(shù)據(jù)，其反射結(jié)果就拿不到甩苛，從而導致效果的異常蹂楣。
不過基于其本身的眾多優(yōu)點，并不不妨礙這個算法的使用：
- 因為Hi-Z（HZB）的精度非常高讯蒲，在兩個物體的交接面處的非常細膩的幾個 pixel 的內(nèi)容誤差痊土，都能被計算出來，因此可以用來模擬非常近的Contact Shadow墨林，這個功能在基于Voxel的算法中要想做到會比較困難
- 因為基于Hi-Z 的方法獲取到的碰撞點會非常準確赁酝，因此其計算精度會比基于voxel的GI算法要強很多
- 計算復雜度只跟屏幕分辨率有關(guān)，跟場景復雜度無關(guān)
- SSGI能夠處理動態(tài)的物體
基于上述優(yōu)點旭等，UE的Lumen也借鑒了其中的一部分思想酌呆。
給出了PS4上面的性能消耗。
