超逼真渲染！虛幻引擎技術大牛解讀全局光照系統Lumen

即時全域光照（Real-time GI）一直是電腦圖形學的聖杯。

多年來，業界也提出多種方法來解決這個問題。

常用的方法套件透過利用某些假設來約束問題域，例如靜態幾何，粗糙的場景表示或追蹤粗糙探針，以及在兩者之間插值照明。

在虛幻引擎中，全局光照和反射系統Lumen這項技術便是由Krzysztof Narkowicz和Daniel Wright一起創立的。

目標是建立一個與前人不同的方案，能夠實現統一照明，以及類似烘焙一樣的照明品質。

近期，在SIGGRAPH 2022上，Krzysztof Narkowicz和團隊講述了他們建構Lumen技術之旅。

軟體光線追蹤-高度場

#目前的硬體光線追蹤缺少強大的GPU算力支援。我們不知道硬體光線追蹤速度有多快，甚至不知道新一代主機是否支援它。

因此，軟體光線追蹤方法運用而出。事實證明，它確實是一個非常好用的工具，可以用於縮放或支援有大量重疊實例的場景。

軟體光線追蹤提供了一個可能性，那便是可以使用各種各樣的追蹤結構，例如三角形、距離場（distance fields）、面元（surfels） ，或高度場（heightfields）。

在此，Krzysztof Narkowicz放棄了研究三角形，簡要研究了面元，但是對於那些需要相當高密度才能表示的幾何圖形，對其進行更新或追踪面元是相當昂貴的。

經過初步探索，高度場是最合適的，因其能夠很好地映射到硬體中，並提供表面表示和簡單的連續 LOD。

因為我們可以使用所有的POM演算法，例如最小-最大四叉樹，因此它的追蹤速度是非常快的。

此外，多個高度場可以表示複雜幾何，類似柵格化邊界卷層次結構。

若將其視為面元的加速結構也非常有趣，一個單獨的texel就是一個受限於常規網格的面元。

除了高度場，Lumen還有其他屬性，如反照率或照明，這樣就能夠計算出每次的照明。

在Lumen中，開發者將這張帶有表面資料的完整貼花式投影命名為卡片（Cards），即捕獲位置。

###Raymarched cards光線步進卡片（高度場）################對於場景中的每一張卡片來說，進行光線步進太慢。因此需要一種卡片的加速結構，開發者選擇了4節點的BVH。它是為一個完整的場景構建的，每一幀都在 CPU 上，並上傳到 GPU。 ############然後在追蹤著色器中，我們將進行基於堆疊的遍歷，並對節點進行動態排序，以便首先遍歷最接近的節點。 ################

BVH 偵錯視圖

擷取位置

這裡最棘手的部分是如何放置高度場，以便捕捉整個網格。 Krzysztof Narkowicz稱，「其中一個想法是基於GPU的全局距離場。每一幀我們都會追蹤一小組主射線來尋找沒有被卡片覆蓋的射線。

接下來，對於每一個未發現的射線，我們將使用表面梯度遍歷全域距離場，以確定一個最佳的卡片方向和範圍，從而產生一個新的卡片。

全域距離場的捕獲位置

一方面，它被證實可以為整個合併場景產生卡，而不必為每個網格去生成卡。另一方面，事實證明它在實踐中相當挑剔，因為每次相機移動時都會產生不同的結果。

##另一個想法就是把每個相機移動時都會產生不同的結果。

##另一個想法就是把每個網格的卡片作為一個網格導入步驟。透過建立幾何學的BVH 來做到這一點，其中每個節點將被轉換為N 張卡。

##如下：

#光線步進卡(高場)

#卡位置檢視

#這個方法在尋找一個好的位置時遇到了問題，因為BVH節點並不是放置卡片的好代理。

那麼，研究人員又提出了另一個想法：遵循紫外線展開技術，並嘗試聚類表面元素。

因為要處理數百萬個由Nanite提供的多邊形，因此他們將三角形換成面元。

同時，他們也切換到了一個較少的約束自由導向卡，以嘗試與表面匹配更好。

自由導向的卡片位置

#透過嘗試，這個方法對於簡單的形狀非常有效，但是在收斂到更複雜的形狀上就出現了問題。最後，Narkowicz又切換迴軸對齊的卡片，但是這次是由面元集群和每個網格生成的。

錐形追蹤

追蹤高度場的獨特性質還可以實現錐形追蹤。

錐形追蹤對於降低噪音非常有效，因為一個預先過濾的單個錐體追蹤代表了數千條單獨的射線。#######################光線追蹤### #########################錐形追蹤##########

對於每個卡，開發者還儲存了一個完整的預過濾 mip-map鏈表面高度、照明和材料屬性。

在追蹤時，根據圓錐足跡選擇合適的步進光線，並對其進行射線追蹤。

#無卡邊和帶有卡片邊的追蹤

合併場景表示

在軟體中追蹤大量的非相干射線是非常慢的。理想情況下，可以使用單一的全域結構，而非多個高度場。

當錐形足跡越來越大時，實際上並不需要精確的場景表示，可以用更近似的表示來替代，以獲得更快的速度。

一個更複雜的場景，有數十張卡片來追蹤每個光線

第一個成功的方法是實現純體素圓錐跟踪，整個場景在運行時是體素化的，就像經典的“Interactive Indirect Illumination Using Voxel Cone Tracing”一文中的那樣實現。

光線步進卡(高度場)

#體素圓錐追蹤

光線步進卡繼續與體素錐追蹤

而這種方法的主要缺點是，由於場景幾何體的過度融合而導致洩漏，這種現像在追蹤粗低映射時尤其明顯。

第一種降低影像洩漏的技術是，對全局距離場進行跟踪，只在靠近表面的地方進行體素採樣。在採樣過程中，隨著採樣範圍擴大累積不透明度，停止追蹤時，不透明度將達到1。這樣總是在幾何體附近進行精確取樣，以實現降低圖形外洩的目的。 ############第二種技巧是對網狀內部進行體素化。這大大減少了在較厚的壁處的洩露，不過這樣也會造成一些過度遮蔽。 ############其他的實驗包括追蹤稀疏體素位塊和每面透明通道的體素。這兩個實驗的目的都是為了解決射線方向體素插值問題，即對於不垂直於壁面的射線，軸對齊的實心壁將變得透明。 ############體素位磚是將每個體素儲存一個位元在一個8x8x8的磚塊中，以指示給定的體素是否為空。然後使用兩級 DDA 演算法進行光線步進。具有透明面的體素相似，但 DDA相同，並且沿著光線方向透明度不斷上升。結果表明，這兩種方法在表示幾何體方面的效果都不如距離域，而且速度相當慢。 ################

帶有透明度的體素

最早的追蹤合併表示的方法是，對全域距離欄位和使用全域每個場景卡的著色命中進行錐形跟踪。即遍歷一個 BVH，找出場景中的哪些卡片會影響採樣點，然後根據錐形足跡對每張卡的適度滑步水平進行採樣。

本文放棄​​了這個方法，因為當初沒有考慮只用它來表示遠場軌跡，而是把它看作是高場光線步進的直接替代。有點諷刺的是，這種被拋棄的方法與我們兩年後最終達成的解決方案最為接近。

第一個示範

到這裡，已經可以產生一些相當不錯的結果了:

儘管如此，還是遇到了許多圖形洩漏的問題，而且在這個簡單的場景中，即使在一個高階PC GPU 上，效能也不是很理想。

為了解決洩漏問題，以處理更多的實例、在PS5上以8毫秒以下時間完成處理。這個demo堪稱是真正的催化劑。

與以往的方案相比，第一個變化也是最大的變化是，用距離場追蹤取代高度場追蹤。

為了遮蔽生命點，從卡片上插入生命點的光線，因為距離場沒有頂點屬性，這樣，未覆蓋的區域只會導致能源損失，而不是洩漏。

基於同樣的考慮，將體素錐形追蹤改為全域距離場射線追蹤。

同時，我們也做了很多不同的最佳化，並透過快取方案對Lumen的不同部分進行了時間分流。值得注意的是，如果沒有錐體追踪，我們必須更積極地去噪和緩存追踪，但這又是一個漫長而複雜的故事。

這是我們發送第一個演示後的最終結果，在PS5上一直低於8ms，包括所有共享資料結​​構的更新，例如全域距離欄位。目前的性能表現甚至更好了，例如最新demo的完成時間接近4毫秒，品質上也有明顯的改進。

尾聲

總之，本文對整個Lumen進行了全面重寫，還有許多不同的想法沒有實施。另一方面，有些東西被重新利用。就像最初我們用卡片作為追蹤表示，但現在用來作為快取網格表面的各種計算方式。和軟體追蹤類似，開始是我們主要的追蹤方法，主要是圓錐體追踪，但最後成為一種縮小規模和支持具有大量重疊實例的、複雜重度場景的方法。

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