大家好~本课程为“真实感渲染”的线上课程，从0开始，介绍相关的图形学算法和数学基础，给出详细的数学推导、伪代码和实现代码，最终带领大家开发出基于物理的渲染器
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真实感渲染系列文章索引
讲师介绍
杨元超
- 曾就职于阿里巴巴、腾讯
- 2年离线渲染器开发经验，7年Web 3D引擎开发经验
- 开设过“真实感渲染（一期）”的培训班
- “Wonder：Web3D引擎和编辑器”核心开发者
- 《我完成了10000小时开发3D引擎》作者
- 担任过引擎或编辑器开发的技术顾问、企业培训讲师等
课程简介
本班从0开始，介绍相关的图形学算法和数学基础，给出详细的数学推导、伪代码和实现代码，最终带领大家开发出基于物理的渲染器。
为什么要学习真实感渲染
因为可以渲染出逼真的场景
与实时渲染有什么区别？
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真实感渲染一般用于离线渲染
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与“深度学习的降噪”、“RTX显卡提供的硬件加速光追管线”结合后，真实感渲染也可以用于交互式渲染，甚至用于实时渲染
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最新的论文中，“深度学习的降噪”花费的时间只有10ms
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使用RTX显卡提供的硬件加速光追管线后，渲染速度提高了10倍以上，可以在10秒内渲染出无噪点的复杂场景
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渲染技术包括“光栅化”和“光追”两套方案，“光栅化”用来实现局部光照，“光追”用来实现全局光照
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真实感渲染和实时渲染都可以实现全局光照。两者都是基于同一个理论基础：渲染方程。不过前者只使用“光追” ；后者则混合使用“光栅化”与“光追”，并且加入了更多的hack
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实时渲染是对真实感渲染的优化和近似。掌握了真实感渲染，就能掌握实时渲染
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真实感渲染使用一套统一的算法框架来渲染，不像实时渲染使用了各种混合算法，所以更加简单、容易维护
使用“学本式教学”的方法来讲课
- 课程使用“学本式教学”的方式，以学生为本。以学习者为中心。以学习者的学习为本，以学习者的能力发展为本
- 通过全程提问（学生讨论回答）、零讲解的方式来讲课
- “学本式教学”需要学生高度参与课程，通过自己和小组合作回答课程的所有问题，并在课程中现场写代码
学员成功案例
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技术栈
- Javascript语言
- GLSL着色器语言
- WebGPU Node
课程特色
- 零基础上手学习
- 实战开发
- 包含完整的图形学算法、数学推导、伪代码和实现代码
学员收益
- 掌握真实感渲染的核心技术
- 获得科研能力，能够看懂图形学论文和数学公式
- 能使用课程的真实感渲染器作为自己的实战项目，也可以进一步改进
- 既搞懂数学公式，又学习代码思路
适合的学员
- 学习计算机图形学
- 开发渲染引擎/渲染器
课程大纲
一、初步上手
- 使用光栅化管线绘制一个三角形
- 三角函数、向量和矩阵
- 变换（二维和三维）
- 模型变换
- 视图变换
- 投影变换
- 视口变换
- 使用框架重构
- 使用计算管线绘制一个三角形
- 实现BVH
二、理论准备
- 辐射度量学
- 渲染方程推导
- 光线投射、Whitted光线追踪、分布式光线追踪理论
- 使用数值分析的方法计算积分
- 概率论基础与蒙特卡洛积分
- 用逆变换算法采样
- 重要性采样
- 路径追踪
三、最小实现
- 构建Corner Box场景
- 半球内生成随机方向
- Lambertian反射模型
- 实现路径追踪
四、进一步完善
- 直接光源采样
- 实现直接光源采样
- 完美镜面反射模型
- 微表面模型
- 多重重要性采样
- 加入更多的光源
- GLTF模型加载
- 加入纹理
- Gamma矫正
- Tone mapping
- IBL
- BSDF
- 次表面散射
- 皮肤渲染
五、降噪
- 使用深度学习降噪