当前位置: 首页 > news >正文

【URP】Unity[视差遮挡贴图]原理剖析实践

视差遮挡贴图(Parallax Occlusion Mapping, POM)介绍

视差遮挡贴图是视差贴图技术的高阶实现,通过‌光线步进(Raymarching)算法‌精确计算视线与高度图的交点,模拟复杂表面(如砖墙、岩石)的几何遮挡效果。相比标准视差贴图,POM能更真实地表现深度变化和自阴影,适用于高精度材质表现。

核心原理

‌分层深度检测‌将视线方向在切线空间分解为多层(通常8-15层),逐层采样高度图,通过二分法逼*视线与表面的交点。

‌动态采样优化‌根据视角与法线的夹角动态调整采样层数(**行视角增加层数,垂直视角减少层数),*衡精度与性能。

‌遮挡关系重建‌通过交点处的UV偏移修正纹理采样位置,模拟凹凸表面的光线遮挡效果。

Unity URP 实现示例与原理详解

代码关键点解析

‌动态采样层数‌

通过lerp(_MaxSamples, _MinSamples, saturate(dot(float3(0,0,1), viewDirTS)))实现视角自适应分层,优化性能。

‌光线步进循环‌

循环比较当前层高度与采样深度,找到首个交点区间,避免全精度遍历。

‌二分法优化‌

在初步交点区间内使用lerp插值计算精确UV,减少采样次数。

ParallaxOcclusionMapping.shader

Shader "Universal Render Pipeline/POM"

{

Properties

{

_MainTex("Albedo", 2D) = "white" {}

_NormalMap("Normal Map", 2D) = "bump" {}

_HeightMap("Height Map", 2D) = "white" {}

_ParallaxScale("Height Scale", Range(0, 0.1)) = 0.05

_MinSamples("Min Samples", Int) = 8

_MaxSamples("Max Samples", Int) = 15

}

SubShader

{

Tags { "RenderPipeline"="UniversalPipeline" }

HLSLINCLUDE

#include "Packages/com.unity.render-pipelines.universal/ShaderLibrary/Core.hlsl"

TEXTURE2D(_MainTex); SAMPLER(sampler_MainTex);

TEXTURE2D(_NormalMap); SAMPLER(sampler_NormalMap);

TEXTURE2D(_HeightMap); SAMPLER(sampler_HeightMap);

float _ParallaxScale;

int _MinSamples, _MaxSamples;

float2 ParallaxOcclusionMapping(float3 viewDirTS, float2 uv)

{

// 动态计算采样层数

int numSamples = (int)lerp(_MaxSamples, _MinSamples, saturate(dot(float3(0,0,1), viewDirTS)));

float layerHeight = 1.0 / numSamples;

float2 deltaUV = _ParallaxScale * viewDirTS.xy / viewDirTS.z / numSamples;

// 光线步进初始化

float currentLayerHeight = 0;

float2 currentUV = uv;

float currentDepth = 1 - SAMPLE_TEXTURE2D(_HeightMap, sampler_HeightMap, currentUV).r;

// 分层检测

[loop]

for (int i = 0; i < 15; ++i) {

if (currentLayerHeight >= currentDepth) break;

currentUV -= deltaUV;

currentDepth = 1 - SAMPLE_TEXTURE2D(_HeightMap, sampler_HeightMap, currentUV).r;

currentLayerHeight += layerHeight;

}

// 二分法精确交点

float2 prevUV = currentUV + deltaUV;

float prevDepth = currentDepth - layerHeight;

float weight = (currentLayerHeight - currentDepth) / (prevDepth - currentDepth);

return lerp(currentUV, prevUV, weight);

}

ENDHLSL

Pass

{

HLSLPROGRAM

#pragma vertex vert

#pragma fragment frag

struct Attributes

{

float4 positionOS : POSITION;

float2 uv : TEXCOORD0;

float3 normalOS : NORMAL;

float4 tangentOS : TANGENT;

};

struct Varyings

{

float4 positionCS : SV_POSITION;

float2 uv : TEXCOORD0;

float3 viewDirTS : TEXCOORD1;

};

Varyings vert(Attributes IN)

{

Varyings OUT;

VertexPositionInputs posInput = GetVertexPositionInputs(IN.positionOS.xyz);

OUT.positionCS = posInput.positionCS;

// 转换视角方向到切线空间

VertexNormalInputs normInput = GetVertexNormalInputs(IN.normalOS, IN.tangentOS);

float3 viewDirWS = GetWorldSpaceViewDir(posInput.positionWS);

OUT.viewDirTS = TransformWorldToTangent(viewDirWS,

normInput.tangentWS, normInput.bitangentWS, normInput.normalWS);

OUT.uv = IN.uv;

return OUT;

}

half4 frag(Varyings IN) : SV_Target

{

// 计算POM偏移后的UV

float2 pomUV = ParallaxOcclusionMapping(normalize(IN.viewDirTS), IN.uv);

// 采样最终纹理

half4 albedo = SAMPLE_TEXTURE2D(_MainTex, sampler_MainTex, pomUV);

half3 normalTS = UnpackNormal(SAMPLE_TEXTURE2D(_NormalMap, sampler_NormalMap, pomUV));

return half4(albedo.rgb, 1);

}

ENDHLSL

}

}

}

技术对比与性能建议

特性 标准视差贴图 陡峭视差贴图 POM

‌采样次数‌ 单次 5-15次 8-15次+二分法

‌陡峭表面精度‌ 低 中 高

‌适用*台‌ 移动端 PC/主机 高端PC

‌推荐参数‌ Scale=0.02 Scale=0.05 Scale=0.03-0.07

实际应用中需注意:

高度图建议使用法线贴图的Alpha通道节省资源

过高的_ParallaxScale可能导致边缘拉伸,建议不超过0.1

移动端可减少_MaxSamples至8层以降低开销

http://www.cnnetsun.cn/news/174859.html

相关文章:

  • 硬件自查自纠!十年前的电脑可能还可以再战十年
  • 一键配置 Web 前端开发环境(PowerShell 自动化脚本)
  • 程序员必备技能:AI Agent 9种设计模式深度解析,提升大模型应用效能(值得收藏)
  • 【python大数据毕设实战】哮喘患者症状数据可视化分析系统、Hadoop、计算机毕业设计、包括数据爬取、数据分析、数据可视化、机器学习
  • 9 个降AI率工具,MBA 必备避坑指南
  • Windows系统文件inetmib1.dll丢失损坏 下载修复方法
  • Boost电路的右半平面零点
  • 【全球AI伦理治理】
  • 毕业季必看!7款免费AI写论文神器实测,一站式搞定选题、大纲到降重
  • LLMs之Survey之Agent:《Measuring Agents in Production》翻译与解读
  • 零代码上手Google Gemini 3:5种实用方法大揭秘
  • “你用的那个AI,到底把你坑了还是救了?”——解锁宏智树论文的协作新范式
  • 好写作AI:别等学校采购了!你的论文“救命神器”自己就能用上
  • Windows系统文件GdiPlus.dll丢失或损坏 下载修复方法
  • 研究生必备8款AI写论文神器:5分钟生成25000字问卷类论文,自动生成高信度数据
  • 【BuildFlow 筑流】unitrix_macros库 Cargo.toml 配置详解及依赖库用法
  • 《开发者出海必看:如何优雅地搞定海外服务支付?(保姆级干货)》
  • Thinkphp和Laravel企业防爆安全设备信息系统
  • Thinkphp和Laravel全家桶鲜花售卖商城系统vue
  • 记录我适配iOS26遇到的一些问题
  • 通过命令模拟pod创建
  • 同步机无感 STM32 低成本 MD500E 永磁同步控制方案大揭秘
  • 小宝玩具 【通达信、源码 、主图、附图】
  • 使用 Github Pages 和 Hexo
  • 审稿 一区期刊注意事项: journal offers the option to connec;please note, reviewers are not expected 是什么意思
  • 线性代数:多维世界的变形工具箱
  • 力扣题目142. 环形链表 II​的解法分享,附图解
  • MATLAB电力系统继电保护之自动重合闸
  • 10 个AI写作工具,助你轻松搞定继续教育论文!
  • 【开题答辩全过程】以 基于Vue的茶道知识科普网站的设计与实现为例,包含答辩的问题和答案