WebGL Clustered Deferred Lighting: Zaawansowane zarządzanie oświetleniem

W dziedzinie grafiki 3D w czasie rzeczywistym oświetlenie odgrywa kluczową rolę w tworzeniu realistycznych i atrakcyjnych wizualnie scen. Podczas gdy tradycyjne podejścia forward rendering mogą stać się kosztowne obliczeniowo przy dużej liczbie źródeł światła, deferred rendering oferuje atrakcyjną alternatywę. Clustered deferred lighting idzie o krok dalej, zapewniając wydajne i skalowalne rozwiązanie do zarządzania złożonymi scenariuszami oświetleniowymi w aplikacjach WebGL.

Zrozumienie Deferred Rendering

Przed zagłębieniem się w clustered deferred lighting, kluczowe jest zrozumienie podstawowych zasad deferred rendering. W przeciwieństwie do forward rendering, które oblicza oświetlenie dla każdego fragmentu (piksela) podczas rasteryzacji, deferred rendering rozdziela przejścia geometrii i oświetlenia. Oto zestawienie:

1. Geometry Pass (Tworzenie G-Buffer): W pierwszym przejściu geometria sceny jest renderowana do wielu render targetów, zwanych łącznie G-bufferem. Ten bufor zwykle przechowuje informacje takie jak:
• Depth: Odległość od kamery do powierzchni.
• Normals: Orientacja powierzchni.
• Albedo: Podstawowy kolor powierzchni.
• Specular: Kolor i intensywność odbicia lustrzanego.
2. Lighting Pass: W drugim przejściu G-buffer jest używany do obliczenia udziału oświetlenia dla każdego piksela. Pozwala to nam odłożyć kosztowne obliczenia oświetlenia do momentu, gdy mamy wszystkie niezbędne informacje o powierzchni.

Deferred rendering oferuje kilka zalet:

• Zredukowany Overdraw: Obliczenia oświetlenia są wykonywane tylko raz na piksel, niezależnie od liczby źródeł światła, które na niego wpływają.
• Uproszczone Obliczenia Oświetlenia: Wszystkie niezbędne informacje o powierzchni są łatwo dostępne w G-bufferze, co upraszcza równania oświetlenia.
• Rozdzielona Geometria i Oświetlenie: Pozwala to na bardziej elastyczne i modułowe potoki renderowania.

Jednak standardowy deferred rendering może nadal napotykać wyzwania, gdy ma do czynienia z bardzo dużą liczbą źródeł światła. W tym miejscu wkracza clustered deferred lighting.

Wprowadzenie do Clustered Deferred Lighting

Clustered deferred lighting to technika optymalizacji, która ma na celu poprawę wydajności deferred rendering, szczególnie w scenach z dużą liczbą źródeł światła. Podstawową ideą jest podzielenie frustum widoku na siatkę klastrów 3D i przypisanie świateł do tych klastrów na podstawie ich położenia przestrzennego. Pozwala to nam efektywnie określić, które światła wpływają na które piksele podczas przejścia oświetlenia.

Jak działa Clustered Deferred Lighting

1. Podział Frustum Widoku: Frustum widoku jest dzielony na siatkę 3D klastrów. Wymiary tej siatki (np. 16x9x16) określają ziarnistość klastrowania.
2. Przypisanie Światła: Każde źródło światła jest przypisywane do klastrów, które przecina. Można to zrobić, sprawdzając objętość ograniczającą światła względem granic klastra.
3. Tworzenie Listy Świateł Klastra: Dla każdego klastra tworzona jest lista świateł, które na niego wpływają. Ta lista może być przechowywana w buforze lub teksturze.
4. Lighting Pass: Podczas przejścia oświetlenia, dla każdego piksela, określamy, do którego klastra należy, a następnie iterujemy po światłach na liście świateł tego klastra. Znacznie zmniejsza to liczbę świateł, które należy wziąć pod uwagę dla każdego piksela.

Zalety Clustered Deferred Lighting

• Poprawiona Wydajność: Zmniejszając liczbę świateł branych pod uwagę na piksel, clustered deferred lighting może znacznie poprawić wydajność renderowania, szczególnie w scenach z dużą liczbą źródeł światła.
• Skalowalność: Zyski wydajności stają się bardziej widoczne wraz ze wzrostem liczby źródeł światła, co czyni go skalowalnym rozwiązaniem dla złożonych scenariuszy oświetleniowych.
• Zredukowany Overdraw: Podobnie jak standardowy deferred rendering, clustered deferred lighting redukuje overdraw, wykonując obliczenia oświetlenia tylko raz na piksel.

Implementacja Clustered Deferred Lighting w WebGL

Implementacja clustered deferred lighting w WebGL obejmuje kilka kroków. Oto ogólny przegląd procesu:

1. Tworzenie G-Buffer: Utwórz tekstury G-buffer, aby przechowywać niezbędne informacje o powierzchni (głębokość, normalne, albedo, specular). Zwykle wiąże się to z użyciem wielu render targetów (MRT).
2. Generowanie Klastrów: Zdefiniuj siatkę klastrów i oblicz granice klastrów. Można to zrobić w JavaScript lub bezpośrednio w shaderze.
3. Przypisanie Światła (po stronie CPU): Iteruj po źródłach światła i przypisz je do odpowiednich klastrów. Zazwyczaj odbywa się to na procesorze CPU, ponieważ trzeba to obliczyć tylko wtedy, gdy światła się poruszają lub zmieniają. Rozważ użycie struktury przyspieszenia przestrzennego (np. hierarchii objętości ograniczających lub siatki), aby przyspieszyć proces przypisywania światła, szczególnie przy dużej liczbie świateł.
4. Tworzenie Listy Świateł Klastra (po stronie GPU): Utwórz bufor lub teksturę do przechowywania list świateł dla każdego klastra. Przenieś indeksy świateł przypisane do każdego klastra z CPU do GPU. Można to osiągnąć za pomocą obiektu bufora tekstury (TBO) lub obiektu bufora pamięci (SBO), w zależności od wersji WebGL i dostępnych rozszerzeń.
5. Lighting Pass (po stronie GPU): Zaimplementuj shader przejścia oświetlenia, który odczytuje z G-buffer, określa klaster dla każdego piksela i iteruje po światłach na liście świateł klastra, aby obliczyć ostateczny kolor.

Przykłady Kodu (GLSL)

Oto kilka fragmentów kodu ilustrujących kluczowe części implementacji. Uwaga: są to uproszczone przykłady i mogą wymagać dostosowania w zależności od konkretnych potrzeb.

G-Buffer Fragment Shader

#version 300 es

in vec3 vNormal;
in vec2 vTexCoord;

layout (location = 0) out vec4 outAlbedo;
layout (location = 1) out vec4 outNormal;
layout (location = 2) out vec4 outSpecular;

uniform sampler2D uTexture;

void main() {
  outAlbedo = texture(uTexture, vTexCoord);
  outNormal = vec4(normalize(vNormal), 0.0);
  outSpecular = vec4(0.5, 0.5, 0.5, 32.0); // Example specular color and shininess
}

Lighting Pass Fragment Shader

#version 300 es

in vec2 vTexCoord;

layout (location = 0) out vec4 outColor;

uniform sampler2D uAlbedo;
uniform sampler2D uNormal;
uniform sampler2D uSpecular;
uniform sampler2D uDepth;

uniform samplerBuffer uLightListBuffer;
uniform vec3 uLightPositions[MAX_LIGHTS];
uniform vec3 uLightColors[MAX_LIGHTS];

uniform int uClusterGridSizeX;
uniform int uClusterGridSizeY;
uniform int uClusterGridSizeZ;

uniform mat4 uInverseProjectionMatrix;

#define MAX_LIGHTS 256 //Example, needs to be defined and consistent

// Function to reconstruct world position from depth and screen coordinates
vec3 reconstructWorldPosition(float depth, vec2 screenCoord) {
    vec4 clipSpacePosition = vec4(screenCoord * 2.0 - 1.0, depth, 1.0);
    vec4 viewSpacePosition = uInverseProjectionMatrix * clipSpacePosition;
    return viewSpacePosition.xyz / viewSpacePosition.w;
}

// Function to calculate cluster index based on world position
int calculateClusterIndex(vec3 worldPosition) {
    // Transform world position to view space
    vec4 viewSpacePosition = uInverseViewMatrix * vec4(worldPosition, 1.0);

    // Calculate normalized device coordinates (NDC)
    vec3 ndcPosition = viewSpacePosition.xyz / viewSpacePosition.w; //Perspective divide

    //Transform to [0, 1] range
    vec3 normalizedPosition = ndcPosition * 0.5 + 0.5;

    // Clamp to avoid out-of-bounds access
    normalizedPosition = clamp(normalizedPosition, vec3(0.0), vec3(1.0));

    // Calculate the cluster index
    int clusterX = int(normalizedPosition.x * float(uClusterGridSizeX));
    int clusterY = int(normalizedPosition.y * float(uClusterGridSizeY));
    int clusterZ = int(normalizedPosition.z * float(uClusterGridSizeZ));

    // Calculate the 1D index
    return clusterX + clusterY * uClusterGridSizeX + clusterZ * uClusterGridSizeX * uClusterGridSizeY;
}


void main() {
  float depth = texture(uDepth, vTexCoord).r;
  vec3 normal = normalize(texture(uNormal, vTexCoord).xyz);
  vec3 albedo = texture(uAlbedo, vTexCoord).rgb;
  vec4 specularData = texture(uSpecular, vTexCoord);
  float shininess = specularData.a;
  float specularIntensity = 0.5; // simplified specular intensity


  // Reconstruct world position from depth
  vec3 worldPosition = reconstructWorldPosition(depth, vTexCoord);

  // Calculate cluster index
  int clusterIndex = calculateClusterIndex(worldPosition);

  // Determine the start and end indices of the light list for this cluster
    int lightListOffset = clusterIndex * 2; // Assuming each cluster stores start and end indices
    int startLightIndex = int(texelFetch(uLightListBuffer, lightListOffset).r * float(MAX_LIGHTS)); //Normalize light indices to [0, MAX_LIGHTS]
    int numLightsInCluster = int(texelFetch(uLightListBuffer, lightListOffset + 1).r * float(MAX_LIGHTS));


  // Accumulate lighting contributions
  vec3 finalColor = vec3(0.0);
  for (int i = 0; i < numLightsInCluster; ++i) {
        int lightIndex = startLightIndex + i;
        if (lightIndex >= MAX_LIGHTS) break; // Safety check to prevent out-of-bounds access

        vec3 lightPosition = uLightPositions[lightIndex];
        vec3 lightColor = uLightColors[lightIndex];

        vec3 lightDirection = normalize(lightPosition - worldPosition);
        float distanceToLight = length(lightPosition - worldPosition);

        //Simple Diffuse Lighting
        float diffuseIntensity = max(dot(normal, lightDirection), 0.0);
        vec3 diffuse = diffuseIntensity * lightColor * albedo;

        //Simple Specular Lighting
        vec3 reflectionDirection = reflect(-lightDirection, normal);
        float specularHighlight = pow(max(dot(reflectionDirection, normalize(-worldPosition)), 0.0), shininess);
        vec3 specular = specularIntensity * specularHighlight * specularData.rgb * lightColor;

        float attenuation = 1.0 / (distanceToLight * distanceToLight); // Simple attenuation


        finalColor += (diffuse + specular) * attenuation;
  }

  outColor = vec4(finalColor, 1.0);
}

Ważne Rozważania

• Rozmiar Klastra: Wybór rozmiaru klastra jest kluczowy. Mniejsze klastry zapewniają lepsze usuwanie, ale zwiększają liczbę klastrów i narzut związany z zarządzaniem listami świateł klastra. Większe klastry zmniejszają narzut, ale mogą powodować uwzględnianie większej liczby świateł na piksel. Eksperymentowanie jest kluczem do znalezienia optymalnego rozmiaru klastra dla Twojej sceny.
• Optymalizacja Przypisywania Światła: Optymalizacja procesu przypisywania światła jest niezbędna dla wydajności. Użycie przestrzennych struktur danych (np. hierarchii objętości ograniczających lub siatki) może znacznie przyspieszyć proces znajdowania klastrów, które przecina światło.
• Przepustowość Pamięci: Zwróć uwagę na przepustowość pamięci podczas uzyskiwania dostępu do G-buffer i list świateł klastra. Użycie odpowiednich formatów tekstur i technik kompresji może pomóc zmniejszyć zużycie pamięci.
• Ograniczenia WebGL: Starsze wersje WebGL mogą nie mieć pewnych funkcji (takich jak obiekty bufora pamięci). Rozważ użycie rozszerzeń lub alternatywnych podejść do przechowywania list świateł. Upewnij się, że Twoja implementacja jest kompatybilna z docelową wersją WebGL.
• Wydajność na Urządzeniach Mobilnych: Clustered deferred lighting może być kosztowne obliczeniowo, szczególnie na urządzeniach mobilnych. Starannie profiluj swój kod i optymalizuj pod kątem wydajności. Rozważ użycie niższych rozdzielczości lub uproszczonych modeli oświetlenia na urządzeniach mobilnych.

Techniki Optymalizacji

Można zastosować kilka technik, aby jeszcze bardziej zoptymalizować clustered deferred lighting w WebGL:

• Frustum Culling: Przed przypisaniem świateł do klastrów, wykonaj frustum culling, aby odrzucić światła, które znajdują się całkowicie poza frustum widoku.
• Backface Culling: Odrzucaj trójkąty tylne podczas przejścia geometrii, aby zmniejszyć ilość danych zapisywanych do G-buffer.
• Level of Detail (LOD): Używaj różnych poziomów szczegółowości dla swoich modeli w zależności od ich odległości od kamery. Może to znacznie zmniejszyć ilość geometrii, która musi być renderowana.
• Kompresja Tekstur: Używaj technik kompresji tekstur (np. ASTC), aby zmniejszyć rozmiar tekstur i poprawić przepustowość pamięci.
• Optymalizacja Shaderów: Zoptymalizuj swój kod shadera, aby zmniejszyć liczbę instrukcji i poprawić wydajność. Obejmuje to techniki takie jak rozwijanie pętli, planowanie instrukcji i minimalizowanie rozgałęzień.
• Precomputed Lighting: Rozważ użycie prekompilowanych technik oświetlenia (np. lightmapy lub harmoniczne sferyczne) dla statycznych obiektów, aby zmniejszyć obliczenia oświetlenia w czasie rzeczywistym.
• Hardware Instancing: Jeśli masz wiele instancji tego samego obiektu, użyj hardware instancing, aby renderować je wydajniej.

Alternatywy i Kompromisy

Chociaż clustered deferred lighting oferuje znaczne zalety, ważne jest, aby rozważyć alternatywy i ich odpowiednie kompromisy:

• Forward Rendering: Chociaż mniej wydajne przy wielu światłach, forward rendering może być prostsze do zaimplementowania i może być odpowiednie dla scen z ograniczoną liczbą źródeł światła. Pozwala również na łatwiejszą przezroczystość.
• Forward+ Rendering: Forward+ rendering to alternatywa dla deferred rendering, która wykorzystuje shadery obliczeniowe do wykonywania usuwania światła przed przejściem forward rendering. Może to oferować podobne korzyści wydajnościowe do clustered deferred lighting. Może być bardziej skomplikowane do zaimplementowania i może wymagać określonych funkcji sprzętowych.
• Tiled Deferred Lighting: Tiled deferred lighting dzieli ekran na płytki 2D zamiast klastrów 3D. Może to być prostsze do zaimplementowania niż clustered deferred lighting, ale może być mniej wydajne dla scen ze znaczną zmiennością głębi.

Wybór techniki renderowania zależy od konkretnych wymagań Twojej aplikacji. Rozważ liczbę źródeł światła, złożoność sceny i docelowy sprzęt, podejmując decyzję.

Podsumowanie

WebGL clustered deferred lighting to potężna technika zarządzania złożonymi scenariuszami oświetleniowymi w aplikacjach graficznych opartych na sieci. Dzięki efektywnemu usuwaniu świateł i redukcji overdraw, może znacznie poprawić wydajność renderowania i skalowalność. Chociaż implementacja może być skomplikowana, korzyści w postaci wydajności i jakości wizualnej sprawiają, że jest to wartościowe przedsięwzięcie dla wymagających aplikacji, takich jak gry, symulacje i wizualizacje. Staranna analiza rozmiaru klastra, optymalizacja przypisywania światła i przepustowość pamięci są kluczowe dla osiągnięcia optymalnych wyników.

Wraz z ciągłym rozwojem WebGL i poprawą możliwości sprzętowych, clustered deferred lighting prawdopodobnie stanie się coraz ważniejszym narzędziem dla programistów pragnących tworzyć oszałamiające wizualnie i wydajne doświadczenia 3D oparte na sieci.

Dodatkowe Zasoby

• Specyfikacja WebGL: https://www.khronos.org/webgl/
• OpenGL Insights: Książka z rozdziałami na temat zaawansowanych technik renderowania, w tym deferred rendering i clustered shading.
• Artykuły Naukowe: Szukaj artykułów naukowych na temat clustered deferred lighting i powiązanych tematów w Google Scholar lub podobnych bazach danych.