游戏中的云雾该如何制作？《天涯明月刀》云雾大气系统开发分享|云体|介质|太阳光|游戏|透射率

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一、概述

我分享的是《天涯明月刀》端游自研引擎的体积云和体积雾的渲染系统开发和优化。首先给大家介绍一下背景以及目标：天刀在业内一直以动态的云海体积云著称，算是最早一批应用体渲染的大型3D网游，主要思想就是借鉴体绘制，利用体渲染进行光线步进，整体效果非常真实，并且性能也十分高效，近年来各类3A大作在这方面的改进层出不穷，提出了各种各样的新技术。

自然界中的云和雾千变万化，令人心旷神怡赏心悦目，这些都是星球研究所拍摄的国内各个地方的自然景观，新技术以及美术效果的各种需求使我们有了更高的追求和目标。

下图是整体系统，我们需要渲染相机中所看到的各种参与性介质，比如雾、云、大气等，在距离相机0-200m的范围我们使用Froxel，就是图中黄色的体素网格进行渲染，超出200m的范围使用RayMarch进行渲染。

这段视频演示了系统的部分效果，我们支持全动态的时间天气变化，美术可以任意设置云雾的形态，玩家可以随意穿越进入体积云和体积雾。我们是如何对这些体积介质建模的呢？

二、建模

首先是体积云，为了方便讲解，我们先从一个简单的例子入手，图示的一块云是从10000米的高度往下看，这块云体大概覆盖了5km*5km的范围，它是根据左上角的2D俯视角的Cloudmap生成的，在高度上没有变化，我们需要引入一张高度LUT贴图来控制他在高度上的变化。

左上蓝红色的竖条是当前的高度LUT，云层在高度上便有了变化。

最后我们加入displacementMap以及PerlinWorley3D贴图来刻蚀云体的边缘以及细节。两张贴图如上图左下角所示，最终云体模型会变得更有层次，细节丰富。

这个视频演示了Cloudmap变化对云体形状的影响，Cloudmap如下图红色箭头所示。

这段视频演示了高度LUT贴图对云体形态的影响，LUT贴图如红色箭头指示，实时游戏中LUT的变化会插值进行过渡,我们还可以使用各种程序化参数来改变云层的形态.

接着是体积雾的建模，FogMap跟CloudMap的作用一样。它是张2D贴图，覆盖可玩区域，R通道在Houdini中以地形高度图为基础微调，G通道在Houdini中根据噪声生成，对特定区域进行手工编辑，B通道是浓度，实时程序化生成。

这段视频演示了FogMap3个通道变化对地图中体积雾的影响，R通道控制起雾的高度，G通道控制起雾的衰减，最后B通道控制起雾的浓度。

天空大气的原理: 我们在外太空会看到地球上有一层大气光环，在晴天我们看到的天空是蓝色的，在黄昏时看到的天空是橙红色的，这都是因为地球上的大气所造成的现象。

类地行星上存在着稀薄的气体以及其他细小颗粒，它们构成了一种特殊介质，会与光线有交互，形成各种现象。如果空气颗粒比较细小，短波长的蓝光会受它的影响进而散射，这就是Rayleigh散射，散射出去的蓝光使天空变蓝。如果是比较大的颗粒，光线会向四面八方散射，而它在传播主方向上散射的光比较多，这就是Mie散射，我们平常所见的雾霾就是Mie散射的一个例子。

下面是Rayleigh散射变强的对比，在傍晚太阳光线在空气中传播距离比较长，导致蓝光大部分散射开来，天空呈橘红色，

这是Mie散射变强的对比，空气中大颗粒粒子比较多，会造成雾霾现象。

体素介质的建模：我们有时需要一些特殊的参与性介质，它的精度要求比较高，可能需要一些特殊的光照，它的运动轨迹可以由美术来设置。

我们在Houdini中根据力场生成带扰动的风场，来驱动这些介质，用两套实时计算的偏移场来混合介质的位移。

三、渲染

渲染分成4个部分，首先是Froxel的渲染。Froxel是Frustum+voxel的缩写，从字面上就可以知道，它是将相机的视锥分割为一个一个的3D体素，我们之前说了，使用froxel渲染的是200m以内的视锥。

视锥分割成了体素后，第一步我们会对每个体素注入介质的属性，同时我们对每个体素生成shadow mask来保存它们的可见性信息。第二步计算每个体素的光照结果，第三步将每个体素的光照结果沿相机视线方向进行离散化积分，得到最终的光照结果。

这个视频展示了近处200mFroxel的渲染结果，太阳光是从左上角打下来，场景中有多个局部动态光源，这里的体积雾的建模会根据风力随机扰动属性值。

接下来是RayMarch的介质渲染，如图所示，我们会在Froxel后发射光线来继续渲染之后的参与性介质。首先我们需要计算光线的起点和终点，然后扰动起点位置来防止一些ray march的pattern，红色箭头指向的小图中，每个红点代表raymarch的采样位置，可以看到由于起点扰动，每个采样点并不是规则的齐步步进。

一开始我们会使用比较长的步长来快速步进没有介质的区域，当我们采样到介质时，如图所示，我们会多次试探来确定一个比较好的步长，我们在采样到介质之后，会每次减半步长来回退，如果回退还在介质中则继续减半步长回退，直至离开介质，然后再次步进介质中，如此循环直至回退数达到设置的最大值。

在介质中我们会逐渐加大步进步长，当离开介质后，我们会重新使用更大的步长来步进。

下面我们详细讨论下光照模型，我们计算相机通过介质看到的最终颜色，首先要知道背景颜色，就是图中xs这一点的光照颜色，考虑到空气中有参与性介质，背景颜色会根据穿过介质的透射率（图中Tr项）做融合，最终的颜色除了背景色还有介质本身受光的颜色，我们需要在视线方向上做积分来计算介质本身的颜色。如图所示，我们有多个绿色的离散采样点，需要计算这些采样点的光照，然后再计算采样点各自的透射率，最终进行离散的积分。每个采样点的光照比较复杂，它首先有BSDF项（f），我们一般用一个介质相关的Phase Function来表达它，其次是Visibility项，他来描述采样点和光源直接是否有遮挡。

那么我们来进一步看下实际游戏中visibility项如何得到。它由三部分组成，第一部分是我们熟悉的CSM，第二部分是介质的shadowmap，它的深度是ray march得到，会根据ray march的透射率拟合一个深度，再使用esm和mipmap来进行阴影的柔和和反走样。第三部分是地形的shadowmap，可以根据光照方向和地形高度图离线处理获得，我们为什么要加入一个单独计算的shadow mask volume呢？

原因是阴影的计算由于欠采样会有很多瑕疵。如图中红圈所示，它对于最终画面效果影响很大，所以我们考虑使用temporal的时序累积来提升阴影采样效率，以及稳定阴影数值。

这个视频是我们加了temporal之后的效果，可以看到即使是动态的变化，画面也会非常稳定。

对于光源的光照计算，我们会使用Zbin的数据结构来缓存多个光源的可见性信息，进行光源的剔除，然后计算当前采样点的光照颜色，以及读取当前采样点的Visibility可见性信息，为了画面的稳定，我们会使用temporal来累积时序上的光照结果，近似提升采样率。

但是有一个比较严重的问题，不同于Visibility的低频信息，光照是一个高频信息，对于全动态的光源，时序上的累积会造成两个BUG，Ghosting现象和拖尾现象，Ghosting现象很好理解，当光源移动时，对于之前体素的光照累积会造成光照的拖影，这对于手电筒，探照灯等动态光源会有很明显的瑕疵。

第二个问题是相机变化时的拖尾现象，在参与性介质各向异性属性特别强时会出现，如图所示，当相机转换视角时，光照变化非常剧烈，此时再进行时序累积，会造成拖影。

但是如果我们因此不进行光照时序积累，会使体素光照欠采样产生噪点与画面抖动。

所以我们需要采取更精准的方法来处理全动态局部光源，对于一条穿过光源的视线可以和光源原点构成一个平面三角形，针对其中一个三角形，顺时针改变视线方向来进行离线预计算，一共使用96种相机方向，如图所示，这样每个平面三角形会生成一个3D纹理，然后我们根据角度将整个光源分为15个平面三角形，又由于对称性，只需要记录8个。

在光照的时候，我们根据视线与光源的交点计算3D纹理坐标，进而进行采样预积分的光照进行合成。

这个视频展示了使用直接计算光照和预积分计算光照的对比，可以看到前半段的直接计算由于欠采样会有很多瑕疵，后半段的预积分可以完美解决问题。

最后一部分是重建合成最终的光照，为了性能考虑，我们会在1/16分辨率上进行光照计算，每四帧顺时针旋转发射光线的像素点。

如图所示：第一帧发射最左上角的像素，第二帧发射右上角的像素，以此类推，在重建1/4分辨率尺寸的光照时，如图所示，绿色的像素点是当前计算的像素点，红色的区域是我们需要重建的像素点，假设图示的白色像素需要重建，我们考虑它周围3x3的绿色有效像素进行加权插值，当然我们要考虑深度的不连续性，防止前景和背景错误融合，如图示的白色像素需要进行重建，首先我们会选择出周围的3x3像素，然后根据当前像素的深度去进一步过滤深度相似的像素，比较深度会引入一个问题，就是我们之前说每四帧顺时针旋转像素，会造成重建时3x3的像素深度都是前景或者背景，如图所示，这9个采样点全是背景没有前景，所以我们需要使用特殊pattern来获取最小和最大的深度范围。