图形学之Unity渲染管线流程
Unity中的渲染管线流程
下图是《Unity Shader 入门精要》一书中的渲染流程图;

ApplicationStage阶段:准备场景信息(视景体,摄像机参数)、粗粒度剔除、定义每个模型的渲染命令(材质,shader)——由开发者定义,不做讨论;
GemetryStage阶段:顶点着色器、曲面细分着色器、几何着色器、裁剪、屏幕映射;
RasterizerStage阶段:三角形设置遍历,片元着色器、逐片元操作;
每个阶段具体操作如下图:
模型空间——矩阵变换——齐次裁剪空间——透视除法——NDC标准设备坐标——屏幕映射
齐次裁剪空间是视景体空间(台体);
CVV:标准视体-也就是NDC坐标系对应的空间;
透视除法:顶点坐标除以w分量,将当前z深度所在的截面缩放为(2,2,2)的截面坐标;所以w分量记录了z深度信息;
硬件做透视除法获得NDC归一化设备坐标——再经过屏幕映射获得屏幕坐标系下顶点坐标;
Unity使用OpenGL的NDC,z分量在[-1,1];
OpenGL和DirectX差异
NDC空间——OpenGL为[-1,1],DirectX为[0,1],深度z范围不同;
窗口坐标系——DirectX左上角原点,OpenGL左下角原点;
投影平面——DirectX投影平面就是视景体近截面,OpenGL有视平面;
左右手坐标系——DirectX左手,OpenGL右手,叉乘顺序;
问题:
为什么片元不叫像素?
片元是很多状态的几何,记录了改像素的屏幕坐标,深度信息,法线,UV等;
DrawCall为什么会影响性能?
DrawCall是CPU向GPU添加渲染命令的过程,过程会由CPU向GPU发送数据(模型信息),DrawCall的次数越多CPU消耗性能就越大,DrawCall次数过多会导致每一帧CPU来不及发送全部数据给GPU渲染;
图形学之Unity渲染管线流程的更多相关文章
- [图形学] 结束 [Unity Shader] 开始
历时4个月,终于把<计算机图形学 with OpenGL>啃完了.如果边上班边看,即使一年应该都看不完. 虽然书里用到的GLUT库应该已经废弃,但并不影响用它去理解图形学的内容,我只把它当 ...
- 【浅墨Unity3D Shader编程】之二 雪山飞狐篇:Unity的基本Shader框架写法&颜色、光照与材质
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/40955607 作者:毛星云(浅墨) ...
- OpenGL入门1.2:渲染管线简介,画三角形
每一个小步骤的源码都放在了Github 的内容为插入注释,可以先跳过 图形渲染管线简介 在OpenGL的世界里,任何事物是处于3D空间中的,而屏幕和窗口显示的却是2D,所以OpenGL干的事情基本就是 ...
- Unity 协程与线程
协程是不同步的 协程 不是 线程,协同程序是 不同步 的 一个线程在程序中和其他线程是异步运行的,在多处理器机器中一个线程可以同时与所有其他线程的实时运行其代码,这使得线程编程能够解决很复杂的事情,因 ...
- Unity UI 基础【译】
https://unity3d.com/cn/learn/tutorials/topics/best-practices/fundamentals-unity-ui?playlist=30089 理解 ...
- 用好lua+unity,让性能飞起来——luajit集成篇/平台相关篇
luajit集成篇 大家都知道luajit比原生lua快,快在jit这三个字上. 但实际情况是,luajit的行为十分复杂.尤其jit并不是一个简单的把代码翻译成机器码的机制,背后有很多会影响性能的因 ...
- Unity Mono
Unity的mscrolib.dll和.Net的mscrolib.dll 好奇于Unity的mscrolib.dll和.Net Framework提供的mscrolib是否一致. .Net的mscro ...
- 1、shader简介、渲染管线
vs对于shader的插件:http://blog.shuiguzi.com/shaderlabvs-release-page.html 计算机有一块重要的组成部分,就是“显卡”,大家玩游戏的话,肯定 ...
- Unity 渲染流水线 :CPU与GPU合作创造的艺术wfd
前言 对于Unity渲染流程的理解可以帮助我们更好对Unity场景进行性能消耗的分析,进而更好的提升场景渲染的效率,最后提升游戏整体的性能表现 Unity的游戏画面的最终的呈现是由CPU与GPU相互配 ...
随机推荐
- Python布尔值
在学到Python数据类型时,发现与大多数语言没什么区别 布尔值可以用 and or not 来运算 and运算是与运算,所有条件都符合才为true >>> True and Tru ...
- 14-1-Unsupervised Learning ---dimension reduction
无监督学习(Unsupervised Learning)可以分为两种: 化繁为简 聚类(Clustering) 降维(Dimension Reduction) 无中生有(Generation) 所谓的 ...
- [loj3175]排列鞋子
贪心与最近的鞋子匹配(大小相同且方向相反),记$a_{x}$表示第x双鞋子的左位置,$b_{x}$表示右位置 若$a_{x}>b_{x}$,那么可以交换这两双鞋子并令答案+1,所以不妨设$a_{ ...
- go程序不停机重启
让我们给http服务写一个版本更新接口,让它自动更新版本并重启服务吧. 初步例子 注:为了精简,文中代码都去除了err处理 main.go var Version = "1.0" ...
- 分布式多任务学习论文阅读(四):去偏lasso实现高效通信
1.难点-如何实现高效的通信 我们考虑下列的多任务优化问题: \[ \underset{\textbf{W}}{\min} \sum_{t=1}^{T} [\frac{1}{m_t}\sum_{i=1 ...
- 快速入门上手Markdown
第一次接触Markdown是写代码初期看很多大佬的github,他们的项目一定会有一份文件叫Readme.md的文件 他们由一些简单美观的符号和汉字字母组成,编译之后成为一篇简单直观的文档 深入了解之 ...
- 对 SAM 和 PAM 的一点理解
感觉自己学 SAM 的时候总有一种似懂非懂.云里雾里.囫囵吞枣.不求甚解的感觉,是时候来加深一下对确定性有限状态自动机的理解了. 从 SAM 的定义上理解:SAM 可以看作一种加强版的 Trie,它可 ...
- admixture 群体结构分析
tructure是与PCA.进化树相似的方法,就是利用分子标记的基因型信息对一组样本进行分类,分子标记可以是SNP.indel.SSR.相比于PCA,进化树,群体结构分析可明确各个群之间是否存在交流及 ...
- 【GS模型】使用R包sommer进行基因组选择的GBLUP和RRBLUP分析?
目录 简介 GS示例代码 简介 R包sommer内置了C++,运算速度还是比较快的,功能也很丰富,可求解各种复杂模型.语法相比于lme4包也要好懂一些. 建议查看文档:vignette("v ...
- 【模板】单源最短路径(Dijkstra)/洛谷P4779
题目链接 https://www.luogu.com.cn/problem/P4779 题目大意 给定一个 \(n\) 个点 \(m\) 条边有向图,每个点有一个非负权值,求从 \(s\) 点出发,到 ...