反走样算法(MSAA、TAA、FXAA、DLSS)

光栅化的采样过程会导致图形走样,走样有很多种形式:

  • 锯齿

  • 在这里插入图片描述

  • 摩尔纹
    在这里插入图片描述

走样的本质原因是采样速度跟不上信号变化的速度

采样频率低,使得我们将连续变化的信号离散化.

反走样方法 anti-alisaing

MSAA 多重采样反走样

超采样

优点:

  • 对几何反走样效果良好

缺点:

  • 像素的亮度与覆盖区域的面积成正比,而与覆盖区域落在像素内的位置无关,这仍会导致锯齿效应;
  • 只能消除几何走样,无法解决高光区域的着色走样
  • 静态画面表现良好,时域上不稳定
  • 不支持延迟渲染(关于延迟渲染之后会详细说)

TAA 时域反走样

以后处理的方式进行反走样,如果MSAA是在空间域超采样,TAA就是在时域超采样
在这里插入图片描述

优点:

  • 效果好,开销小
  • 时域稳定性强
  • 支持延迟渲染

缺点:

  • 随着历史颜色的累积,会导致不可绝对消除的模糊(运动模糊),尤其在移动过快的镜头或物体情况下,会导致重影现象
  • 需要额外内存开销,保存历史信息
  • 不能应对半透明物体

FXAA 快速近似反走样

对图像边缘进行柔化

优点:

  • 性能开销极小

缺点:

  • 画面会更模糊
  • 对像绒毛一类的复杂物体效果不好

DLSS 深度学习超采样

对几何边缘以及着色进行重建

优点:

  • DLSS 能同时在几何、着色、时域上进行反走样
  • 深度学习解决了 TAA 种画面模糊、透明、遮挡、残影等现象

缺点:

  • 性能开销高,仅仅反走样就占用了画面 20% 的渲染时长

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