1 电路材质 到现在为止，我们一直使用非常简单的材质来测试RP。但是它也应该支持复杂的材质，以便我们可以表示更多有意思的表面。在本教程中，我们将在一些纹理的帮助下创建一种类似电路的艺术材质。...在GetMetallic中执行此操作，通过乘法使用遮罩贴图的R通道计算其结果。 ? ? （只有金色的电路是金属） 金属贴图通常是二进制的。在我们的案例中，金色电路是全金属的，而绿色电路板不是。...首先，值为0.5是中性的。较高的值应增加或变亮，而较低的值应减少或变暗。进行此工作的第一步是在GetDetail中将详细信息值范围从0~1转换为-1~1。 ?...（法线贴图和缩放） 存储常规信息的最直接方法如上所述，即RGB通道中的XYZ，但这不是最有效的方法。如果我们假设法线向量始终指向上而永不指向下方，则可以忽略向上的分量，并从其他两个分量中得出。...5.1 法线贴图 我们从法线贴图开始，这是最昂贵的功能。添加一个着色器属性切换开关，链接到适当关键字。 ? ? ?
本文重点： 1、创建自定义的着色器GUI 2、混合金属和非金属 3、使用非统一的平滑度 5、支持自发光表面 （温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部） 这是关于渲染的系列教程的第九部分...如果在设计时配置了材质（仅在编辑器中），则可以使用着色器功能而不必担心。但是，如果你在运行时调整材质的关键字，则必须确保包括所有变体。最简单的方法是对相关关键字坚持多编译指令。...这对撤消和重做有效吗？ 是的。我们用来显示属性的MaterialEditor方法负责记录旧对象的状态。 3 平滑度贴图 像金属贴图一样，也可以通过贴图定义平滑度。这是一张电路的灰度平滑纹理。...金属部分最光滑。其余部分相当粗糙。污渍比木板光滑，因此那里的纹理更浅。 ? （平滑度贴图） Unity的标准着色器希望将平滑度存储在Alpha通道中。...这并会减少内存，但是可以让我们从单个纹理样本（而不是两个）中同时获取金属和平滑度。 这是结合了两个贴图的纹理。尽管金属色只需要R通道，但我仍然用金属色值填充了RGB通道。平滑度使用Alpha通道。
介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。...直接估计逆退化函数是一个不适定的问题。尽管如此，深度学习技术已被证明是有效的超分辨率方法。 本博客主要介绍如何通过使用监督训练方法使用深度学习来进行超分辨率。还讨论了一些重要的损失函数和度量。...数据准备 获取低分辨率数据的一个简单方法是对高分辨率数据进行退化。这通常是通过模糊或添加噪声来实现的。较低空间分辨率的图像也可以通过经典的上采样方法进行缩放，比如Bilinear或Bicubic插值。...像素损失 像素损失是最简单的一类损失函数，其中生成的图像中的每个像素都直接与ground-truth图像中的每个像素进行比较。...计算纹理损失 通过使用这种损失，推动模型来创建真实的纹理和视觉上更令人满意的结果。 Total Variation损失 利用Total Variation (TV)损失抑制生成图像中的噪声。
我们的设备由一个金属工程，聚焦不同的波长在不同的深度和两个深度网络，恢复深度和RGB纹理信息从彩色，散焦图像获得的系统。...深度预测网络，如图4所示，有一个可以预测像素大小的深度地图的编码器-解码器架构 它以三通道捕获的RGB图像作为输入，输出具有相同分辨率的单通道深度图。...因此，典型的捕获场景包含了足够的信息来同时进行深度和纹理重建。此外，我们利用重建深度网络同时估计三维场景的深度和纹理信息。与传统的反褶积方法相比，深度网络提供了更可靠的复杂场景的密集三维重建。...此外，深度网络可以处理透明物体或无纹理区域等情况，这对反褶积技术是一个挑战尽管我们的方法有优势，但仍然存在一些挑战。这些技术包括重建大的无纹理区域和反射光谱中具有尖锐特征的物体。...对于较大的深度值，由于网络从离焦模糊的角度估计深度，且离焦相位随深度呈反比变化，因此预测精度往往较低。此外，我们的金属是为圆偏振光设计的，与标量衍射透镜(偏振不敏感)相比，限制了能量效率。
分辨率调优 在渲染管道中，片段着色器的成本与它们渲染的分辨率成比例增加。特别是随着当今移动设备的高显示分辨率，有必要将渲染分辨率调整到合适的值。...以下方法可用于减少因Overdraw而增加的draw负荷。 1.减少不必要的绘图面积 尽可能减少纹理完全透明的区域，因为它们也会受到渲染的影响。...如果着色器中复杂计算的结果不受外部值的影响，那么将预先计算的结果存储为纹理中的元素是一种有效的方法。...从已创建的ShaderVariantCollection的Inspector视图中，按Add Shader添加目标着色器，然后选择要为着色器添加的变体。...•减少投射阴影的物体数量 •通过批处理合并DrawCall 有几种方法可以减少物体投射阴影的数量，但一个简单的方法是使用MeshRenderer中的投射阴影设置来关闭。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。...； 从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理； 二....由于模型法从纹理图像的实现来估计计算模型参数，同时以参数为特征，或采用某种分类策略进行图像分割，所以模型参数的估计是模型法的核心问题。 模型型纹理特征提取方法以随机场模型方法和分形模型方法为主。...，它提供了一种一般而自然的用来表达空间上相关随机变量之间的相互作用的模型（它注意到纹理的多分辨率特性，结合图像的分层理论，发展了分层MRF方法、多分辨率MRF方法等，不但可以提高处理效率，而且研究纹理尺度间像素的遗传或依赖关系以取得纹理特征...结构分析法的典型算法：句法纹理描述算法、数学形态学方法。 综上所述，在提取纹理特征的有效性方面，统计方法、模型法和信号处理法相较于几何法与结构分析法，可以说相差无几，都获得了认可。
第一组方法依赖于纹理合成技术，其通过扩展周围区域的纹理来填充空白。这些技术的共同点是使用相似纹理的补丁，以从粗到精的方式合成孔洞的内容。有时，会引入多个尺度和方向，以找到更好的匹配补丁。...如果能找到和所查询图像具有足够视觉相似度的图像样本，这种方法会非常有效，但是当查询图像在数据库中没有被很好地表示时，该方法可能会失败。...然后，创建一个三级金字塔，步长为二，在每个级别将图像缩小一半。它呈现 128×128 的最低分辨率，带有 64×64 的孔洞。接下来，我们以从粗到精的方式执行孔洞填充任务。...s = 1是最粗糙的尺度，s = S是输入图像的原始分辨率。我们以迭代多尺度方式进行这一优化。 我们首先将输入缩小到粗糙尺度，计算内容的推理（reference）。...（图3）我们优于PatchMatch的结果表明，内容网络有助于预测合理的结构。我们胜过 Context Encoder 的结果表明，由纹理网络执行的神经补丁合成方法的有效性。
利用来自纹理分析方法的特征来丰富基于深度CNN的模型是一种非常有效的方法来实现更好的训练模型。 为了更好地理解纹理分析方法在深度学习中的应用，我们先来了解一下什么是纹理分析。 什么是纹理？...自然纹理的例子有木头、岩石、玻璃、金属、树叶等，如图2所示。 图2，自然纹理的例子 视觉纹理被定义为纹理产生给人类观察者的视觉印象，也就是说，它不是真正的纹理，但它是人从图像中检查纹理的方法。...GLCM特征基于二阶统计量，用于从均匀性、同质性等角度了解像素间的平均相关程度。 LBP是一种结合了结构和统计方法的方法，使纹理分析更有效。...纹理分类可以使用卷积神经网络(CNN)实现。一个基本的CNN如图16所示。CNN具有非凡的感知模式的能力，很可能是最精通的深度学习方法。唯一的缺点是，找到不同超参数的理想值仍然是一个主要的挑战。...表3，不同的方法的对比 图19，对表3的可视化图 从表3和图19中，我们可以看到，当更相关(纹理丰富)的信息作为输入传递给深度学习模型时，准确率显著提高。
本文重点： 1、烘焙自阴影到材质中 2、给表面的某些部分增加细节 3、支持更多的效果变体 4、一次性编辑多个材质 这是关于渲染的系列教程的第十部分。上一次，我们使用了多个纹理来创建复杂的材质。...1.5 合并贴图 由于我们仅使用遮挡图的一个通道，即G通道。用于电路的金属图存储在R通道中，平滑度存储在alpha通道中。这意味着我们可以将所有三个贴图组合为一个纹理。下面是一张这样的贴图。 ?...（在单个贴图中结合金属，遮挡和平滑度） 着色器不知道我们是否正在重复使用纹理，因此它仍将第二次对遮挡贴图进行采样。但是使用单个纹理确实会减少内存和存储需求。...因此结果通常是可以接受的。 我们可以将其缩小为单个纹理样本吗？ 是的，你必须调整着色器以从同一贴图采样所有内容。如果你正在执行此优化，则也可以摆脱多余的纹理属性。...foreach是for循环的方便替代方法。与常规的for循环相比，它具有一些开销，因为它创建了一个临时的迭代器对象。因此，我永远不会在经常执行的应用程序代码或编辑器代码中使用它。
第一项技术是图像超分辨率技术，即从低分辨率图像中恢复出自然、清晰的高分辨率图像。与先前盲猜图片细节的方法不同，我们引入一张高分辨率参考图像来指引整个超分辨率过程。...该模型可以有效地搜索与迁移高清的纹理信息，最大程度地利用了参考图像的信息，并正确地将高清纹理迁移到生成的超分辨率结果当中，解决纹理模糊和纹理失真的问题。...其中，硬注意力图记录了对 Q 中的每一个特征块，K 中对应的最相关的特征块的位置；软注意力图记录了这个最相关的特征块的具体相关性，即内积大小。这两个图分别会应用到硬注意力模块和软注意力模块中。...在硬注意力模块中，我们利用硬注意力图中所记录的位置，从 V 中迁移对应位置的特征块，进而组合成一个迁移纹理特征图 T。T 的每个位置包含了参考图像中最相似的位置的高频纹理特征。...如图8所示，我们的方法达到了最真实、自然、清晰的修复结果。而这也在用户调查中得到了进一步验证。在若干组主观对比中，我们的方法有64.86%的几率被用户青睐。 ?
纹理（texture） 一个图片从原始格式解码并上传到GPU就被称为纹理。OpenGL要求纹理的高度和宽度都必须是2的n次方大小，只有满足这个条件纹理图片才是有效的。...绘制一个矩形的几何图形是非常常见的，同样让同一个纹理在不同位置以不同大小位置也是非常常见的，比如漫天的弹幕。但是每次都传递每个形状到GPU进行绘制的效率是较低的。...绘制的图片，分辨率必须是2的次方（如32x32， 128x128， 256x512， 512x1024等） 例如： 本示例采用分辨率为 256x256 像素： ?...而获取操作文件的FileHandle有5种方法： 1） Classpath， 路径相对于classpath，文件通常为只读。...运行结果： 上面示例说明： 首先，在create()申请texture，从内部assets文件夹中读取图片 image03.png texture = new Texture(Gdx.files.internal
1、纹理抗锯齿有哪些算法？各有哪些利弊? 纹理抗锯齿主要是指在计算机图形学中，减少或消除图像中由于纹理映射导致的锯齿效应的技术。...SSAA（超级采样抗锯齿）： SSAA 是一种全场景抗锯齿技术，它通过在更高的分辨率下渲染整个场景，然后将其缩放到最终输出的分辨率，以获得更平滑的边缘。...例如，当更新纹理时，可以先将数据复制到 PBO，然后由 GPU 直接从 PBO 读取，而不是每次都从 CPU 内存中复制。...优化显存利用：使用 PBO 可以避免在每次更新纹理时销毁和重新创建纹理内存，从而优化显存的利用率。...双 PBO 例如上图所示，利用 2 个 PBO 从帧缓冲区读回图像数据，使用 glReadPixels 通知 GPU 将图像数据从帧缓冲区读回到 PBO1 中，同时 CPU 可以直接处理 PBO2 中的图像数据
，能够从单一输入图像中生成360°的3D高分辨率RGB人体图。...为了解决这个限制，我们提出了一种简单而有效的算法，可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类，而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。...在每次迭代中，我们从我们的合成视图集 \{V= \left.V_1, V_1, \ldots, V_N\right\} 中为每个视图 i 渲染UV纹理映射 T ，并最小化此渲染视图和合成视图之间的重建损失...结论 我们介绍了一种简单而高效的方法，可以从单张图像中生成具有完整纹理的3D人体网格。...我们的实验证明，基于高容量潜在扩散模型和强大的多视图融合方法的形状引导修补，现在可以合成遮挡视图的高分辨率和逼真纹理。
与此前的从单张图像学习GAN的研究不同的是，作者们的这个方法不仅仅可以学习图像中的纹理，而且是一个非条件性模型（也就是说它是从噪声生成图像的）。...然而，这些方法是为特定的任务而设计的(例如，超分辨率[46]，纹理扩展[60])。Shocher等人[44,45]首先为单个自然图像引入了基于内部GAN的模型，并在重定向的背景下进行了说明。...图像样本的生成从最粗的尺度开始，依次通过所有生成器，直到最细的尺度，在每个尺度注入噪声。所有的生成器和判别器都有相同的接收域，因此在生成过程中捕获的结构尺寸都在减小。...注意,SinGAN的架构是与分辨率无关,因此可以用于高分辨率的图像,如图7中所示(见补充资料中4Mpix结果)。在这里，所有尺度的结构都很好地生成了从天空、云和山脉的整体布局，到雪的精细纹理。...用少量的尺度，在最粗糙的水平上有效的接受域更小，只允许捕获精细的纹理。随着尺度数量的增加，出现了更大的支撑结构，全局对象的排列得到了更好的保留。 图9：使用不同数量的规模进行训练的效果。
它们需要多少空间取决于场景中对象的大小和光照贴图分辨率设置。如果一张放不下，则Unity将创建额外的贴图。 ? ? （光照贴图的分辨率 会造成较大的差别） 哪个设置最好，取决于每个项目。...从现在开始，对场景中的所有对象使用我们自己的着色器。默认材质将不再使用。 3.1 半透明阴影 光照贴图器不使用实时渲染管道，因此不使用着色器来完成其工作。当尝试使用半透明阴影时，这是最明显的。...Unity 4使用了与更高版本不同的延迟渲染管道。在Unity 5中，这称为传统延迟照明。这种方法有更多的pass。Prepass final是那时的术语。...实际上，它没有计算出正确的漫射照明因子。相反，它使用一半的Lambert代替。这种方法有效地将光线包裹在表面周围，从而照亮了阴影区域。这是必需的，因为烘焙的光本来不是来自单个方向。 ?...5.1 创建一个光探针组 通过GameObject/ Light / Light Probe Group将一组光探测器添加到场景中。这将创建一个新的游戏对象，其中包含八个以立方体形式排列的探针。
本篇介绍 使用纹理可以表示比较复杂的图形，比如磨损的金属，粗糙的皮肤，有褶皱的衣服等，而纹理映射也不是简单的坐标映射下就行，最容易想到的就是直接映射其实就是冲采样，会有走样问题。...查找纹理值 根据原始图像的像素坐标转换成对应的问题坐标，那纹理上对应坐标的值就是需要给图像渲染的值，如下所示: image.png 这本质上就是一个从图像到纹理坐标的映射。...最简单的实现就是坐标按比例映射: image.png 这样的确也有效果，一个实际的应用效果如下: image.png 但是对于图像和纹理像素差异大，而且观察角度比较刁钻的场景就不太行了，走样会比较明显...： image.png Cubemaps 还有一种方式是把坐标映射到6个立体声面上，然后针对各个面找对应的问题坐标： image.png OpenGL用的方法如下： image.png 插值纹理坐标...，方法如下： image.png 连续和接合 有时候连续性是避免不了的，这时候就需哟啊引入接合处，表示纹理坐标会突然变化。
这里，x 是标量，y 是指数，存储在解码指令的前两个部分中。 ? M通道的转换是必需的，因为当存储在纹理中时，它被限制为0到1范围内的8位值。...Unity为我们计算此值，并将插值器存储在unity_SpecCube0_BoxMin的第四个坐标中。如果仅使用第一个探针，则将其设置为1；如果存在混合，则将其设置为较低的值。 ?...（仍然没有混合） 4.2 重叠探针盒 为了使混合有效，多个探针的边界必须重叠。因此，调整第二个盒，使其延伸到建筑物中。重叠区域中的球应获得混合反射。...在本教程中，我们将重点放在它们上，因此我们看到了带有所有缺陷的裸露的反射。完美的镜子是不切实际的，但是微妙的反射是可行的。了解了它们的局限性，你可以确定何时何地可以有效地使用它们。...反射探针是向场景添加反射的默认方法，也是最方便的方法，但这不是唯一的方法。如果不透明的平面镜，则另一种方法是从虚拟观察者的角度渲染场景，并将其用作镜子的纹理。还有一种方法是镜像场景里的几何体。
目前，现有的图像超分辨率方法并没有从注意力机制的角度来考虑将参考图像中的纹理信息转移到高分辨率（HR）图像中。...简介 图像超分辨率的目的在于从退化的低分辨率图像中恢复高分辨率图像中的自然和逼真的纹理。因此，图像超分辨率SR的成功可以极大地提高媒体内容的质量，以获得更好的用户体验。...最近，基于参考的图像超分辨率（RefSR）取得了不错的进展，该方法从给定的参考Ref图像传输高分辨率（HR）纹理以产生视觉上令人愉悦的结果。...如上面图1所示，总体设计使TTSR能够从Ref图像（以绿色表示）中搜索并传输相关纹理，与SOTA方法相比，可以获得更好的视觉效果。...综上所述，纹理转换器Transformer可以有效地将相关的HR纹理特征从Ref图像转换为LR特征，从而促进了更精确的纹理生成过程。
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