Уровень детализации (компьютерная графика)
В компьютерной графике уровень детализации ( LOD ) относится к сложности представления 3D-модели . [1] [2] [3] Уровень детализации можно уменьшать по мере удаления модели от зрителя или в соответствии с другими показателями, такими как важность объекта, скорость или положение относительно точки обзора.Методы LOD повышают эффективность рендеринга за счет уменьшения рабочей нагрузки на этапах графического конвейера , обычно преобразований вершин .Снижение визуального качества модели часто остается незамеченным из-за незначительного влияния на внешний вид объекта, когда он находится на расстоянии или быстро движется.
Хотя в большинстве случаев уровень детализации применяется только к деталям геометрии , основную концепцию можно обобщить. Недавно методы LOD также включали управление шейдерами , чтобы контролировать сложность пикселей. уже много лет применяется форма управления уровнем детализации К текстурным картам под названием mipmapping , которая также обеспечивает более высокое качество рендеринга.
Обычно говорят, что «объект был обработан LOD », когда объект упрощается с помощью базового алгоритма LOD , а также с помощью разработчика 3D-моделирования, вручную создающего модели LOD. [ нужна ссылка ]
Историческая справка [ править ]
Происхождение [1] Из всех алгоритмов LOD для 3D-компьютерной графики можно проследить до статьи Джеймса Х. Кларка в октябрьском выпуске журнала Communications of the ACM за 1976 год .В то время компьютеры были монолитными и редкими, а графикой управляли исследователи. Само оборудование было совершенно другим, как с точки зрения архитектуры, так и с точки зрения производительности. Таким образом, можно наблюдать множество различий в отношении сегодняшних алгоритмов, но также и много общих моментов.
Исходный алгоритм представлял собой гораздо более общий подход к тому, что будет обсуждаться здесь. После введения некоторых доступных алгоритмов управления геометрией утверждается, что наиболее плодотворные результаты были получены за счет «... структурирования визуализируемой среды» , позволяющего использовать более быстрые преобразования и операции обрезки .
Такое же структурирование среды теперь предлагается как способ управления различными деталями, позволяющий избежать ненужных вычислений и при этом обеспечить адекватное визуальное качество:
Например, додекаэдр выглядит как сфера с достаточно большого расстояния и, следовательно, может использоваться для его моделирования, если смотреть на него с этого или большего расстояния. Однако, если когда-нибудь рассмотреть его поближе, он окажется похожим на додекаэдр. Одним из решений этой проблемы является простое определение этого понятия как можно более подробно. Однако тогда он может иметь гораздо больше деталей, чем необходимо для его представления на больших расстояниях, а в сложной среде со многими такими объектами будет слишком много полигонов (или других геометрических примитивов), чтобы алгоритмы видимой поверхности могли эффективно обрабатывать их.
Предложенный алгоритм представляет собой древовидную структуру данных , в дугах которой кодируются как преобразования, так и переходы к более детальным объектам. Таким образом, каждый узел кодирует объект, и в соответствии с быстрой эвристикой дерево спускается к листьям, которые предоставляют каждому объекту более подробную информацию. При достижении листа можно использовать другие методы, когда требуется более высокая детализация, например Катмулла . рекурсивное подразделение [2] .
Однако важным моментом является то, что в сложной среде объем информации, представленной о различных объектах в среде, варьируется в зависимости от доли поля зрения, занимаемой этими объектами.
Затем в документе рассказывается об отсечении (не путать с отсечением, хотя оно часто похоже), различных соображениях относительно графического рабочего набора и его влиянии на производительность, взаимодействии между предложенным алгоритмом и другими алгоритмами для повышения скорости рендеринга.
Хорошо известные подходы [ править ]
Хотя представленный выше алгоритм охватывает целый ряд методов управления детализацией, в реальных приложениях обычно используются специализированные методы, адаптированные к отображаемой информации. В зависимости от требований ситуации применяются два основных метода:
Первый метод, Дискретные уровни детализации (DLOD) , предполагает создание нескольких дискретных версий исходной геометрии с пониженным уровнем геометрической детализации. Во время выполнения модели с полной детализацией заменяются моделями с уменьшенной детализацией по мере необходимости. Из-за дискретности уровней может наблюдаться визуальное появление всплывающих окон при замене одной модели на другую . Это можно смягчить за счет альфа-смешивания или морфинга между состояниями во время перехода.
Второй метод, «Непрерывные уровни детализации» (CLOD) , использует структуру, которая содержит постоянно изменяющийся спектр геометрических деталей. Затем можно исследовать структуру, чтобы плавно выбрать соответствующий уровень детализации, необходимый для конкретной ситуации. Существенным преимуществом этого метода является возможность локального изменения деталей; например, сторона большого объекта, ближайшая к изображению, может быть представлена с высокой детализацией, одновременно уменьшая детализацию на его дальней стороне.
В обоих случаях уровни детализации выбираются на основе некоторой эвристики, которая используется для оценки того, сколько деталей теряется из-за уменьшения детализации, например, путем оценки геометрической ошибки уровня детализации относительно полнодетальной модели. Затем объекты отображаются с минимальной детализацией, необходимой для удовлетворения эвристики, которая предназначена для максимально возможного минимизации геометрической детализации для максимизации производительности при сохранении приемлемого уровня визуального качества.
Подробности о дискретном уровне детализации [ править ]
Основная концепция дискретного уровня детализации (DLOD) заключается в предоставлении различных моделей для представления одного и того же объекта. Для получения этих моделей требуется внешний алгоритм, который часто нетривиален и является предметом многих методов уменьшения полигонов . Последующие алгоритмы определения уровня детализации просто предполагают, что эти модели доступны.
Алгоритмы DLOD часто используются в ресурсоемких приложениях с небольшими наборами данных, которые легко помещаются в памяти. Хотя можно использовать и внешние алгоритмы, степень детализации информации не очень подходит для такого рода приложений. Этот тип алгоритма обычно проще в использовании, он обеспечивает более высокую производительность и меньшую загрузку ЦП из-за небольшого количества выполняемых операций.
Методы DLOD часто используются для «автономных» движущихся объектов, возможно, включая сложные методы анимации. используется другой подход Для геомипмаппинга , [3] популярный алгоритм рендеринга ландшафта , поскольку он применяется к сеткам ландшафта, которые графически и топологически отличаются от сеток «объектов». Вместо того, чтобы вычислять ошибку и упрощать сетку в соответствии с этим, геомипмэппинг использует фиксированный метод сокращения, оценивает внесенную ошибку и вычисляет расстояние, на котором ошибка приемлема. Несмотря на простоту, алгоритм обеспечивает достойную производительность.
Пример дискретного уровня детализации [ править ]
 | Возможно, этот раздел содержит оригинальные исследования . ( сентябрь 2013 г. ) |
В качестве простого примера рассмотрим сферу . Дискретный подход LOD будет кэшировать определенное количество моделей, которые будут использоваться на разных расстояниях. Поскольку модель можно тривиально сгенерировать процедурно с помощью ее математической формулировки, использования различного количества точек выборки, распределенных на поверхности, достаточно для создания различных требуемых моделей. Этот проход не является алгоритмом LOD.
| Изображение |  |  |  |  |  |
|---|---|---|---|---|---|
| Вершины | ~5500 | ~2880 | ~1580 | ~670 | 140 |
| Примечания | Максимальная детализация, для крупных планов | Минимум деталей, очень далекие объекты |
Для моделирования реалистичного сценария с привязкой к преобразованию можно использовать специальное написанное приложение. Использование простых алгоритмов и операций с минимальным фрагментом гарантирует ограничения ЦП отсутствие . В каждом кадре программа будет рассчитывать расстояние каждой сферы и выбирать модель из пула в соответствии с этой информацией. Чтобы легко продемонстрировать концепцию, расстояние, на котором используется каждая модель, жестко запрограммировано в исходном коде. Более сложный метод предполагает вычисление адекватных моделей в соответствии с выбранным расстоянием использования.
OpenGL используется для рендеринга из-за его высокой эффективности при управлении небольшими партиями, сохранении каждой модели в списке отображения, что позволяет избежать накладных расходов на связь. Дополнительная вершинная нагрузка создается за счет применения двух направленных источников света, идеально расположенных бесконечно далеко.
В следующей таблице сравнивается производительность рендеринга с учетом уровня детализации и метода полной детализации ( грубого перебора ).
| Грубый | ДЛОД | Сравнение | |
|---|---|---|---|
| Рендеринг изображения |  |  |  |
| Время рендеринга | 27,27 мс | 1,29 мс | 21 × уменьшение |
| Вершины сцены | 2,328,480 | 109,440 | 21 × уменьшение |
Иерархический уровень детализации [ править ]
Поскольку аппаратное обеспечение ориентировано на большое количество деталей, рендеринг низкополигональных объектов может привести к неоптимальной производительности. HLOD позволяет избежать этой проблемы, группируя разные объекты вместе. [4] . Это позволяет повысить эффективность, а также воспользоваться соображениями близости.
Практическое применение [ править ]
Видеоигры [ править ]
LOD особенно полезен в 3D-видеоиграх. Разработчики видеоигр хотят предоставить игрокам большие миры, но их всегда ограничивают аппаратные средства, частота кадров и в реальном времени характер графики видеоигр . С появлением 3D-игр в 1990-х годах многие видеоигры просто не отображали удаленные структуры или объекты. Будут рендериться только близлежащие объекты, а более удаленные части будут постепенно исчезать, по сути создавая туман на расстоянии . Видеоигры, использующие LOD-рендеринг, избегают этого эффекта тумана и могут отображать большие площади. Некоторые известные ранние примеры LOD-рендеринга в 3D-видеоиграх включают The Killing Cloud , Spyro the Dragon , Crash Bandicoot: Warped , Unreal Tournament и движок Serious Sam . В большинстве современных 3D-игр используется комбинация методов LOD-рендеринга с использованием различных моделей для крупных структур и отбором расстояний для деталей окружающей среды, таких как трава и деревья. Иногда эффект все еще заметен, например, когда персонаж игрока летает над виртуальной местностью или использует снайперский прицел для обзора на большом расстоянии. Особенно кажется, что трава и листва появляются при приближении, что также известно как отбраковка листвы. [4] LOD также можно использовать для рендеринга фрактальной местности в реальном времени. [5] Unreal Engine 5, в Система Nanite по сути, реализует уровень детализации внутри сеток, а не только для объектов в целом.
В ГИС и 3D моделировании городов [ править ]
LOD встречается в ГИС и 3D-моделях города как аналогичная концепция. Он показывает, насколько тщательно были отображены особенности реального мира и насколько модель соответствует своему реальному аналогу. Помимо геометрической сложности, в LOD модели можно учитывать и другие показатели, такие как пространственно-семантическая связность, разрешение текстуры и атрибуты.Стандартный CityGML содержит одну из наиболее известных категорий LOD.
Аналогия с «LOD-ированием» в ГИС называется генерализацией .
Программное обеспечение для рендеринга и моделирования [ править ]
- MeshLab — инструмент обработки сеток с открытым исходным кодом, который способен точно упростить трехмерные полигональные сетки.
- Polygon Cruncher — коммерческое программное обеспечение от Mootools, уменьшающее количество полигонов объектов без изменения их внешнего вида.
- Simplygon — коммерческий пакет обработки сеток для преобразования общих входных сеток в сетки, визуализируемые в реальном времени .
См. также [ править ]
- Анизотропная фильтрация
- Расстояние тумана
- Расстояние рисования
- MIP-карта
- Поппинг (компьютерная графика)
- Прогрессивные сетки
- Разреженное октодерево вокселей
- Пространственное разрешение
Ссылки [ править ]
- ^ «Несколько уровней детализации» (PDF) . Клемсон.edu . Проверено 2 июля 2023 г.
- ^ «Уровни детализации LOD» (PDF) . компьютерная графика.se . Проверено 2 июля 2023 г.
- ^ «LOD динамической геометрии на основе графического процессора — RasterGrid» .
- ^ «Режим листвы» . docs.unrealengine.com . Проверено 2 июля 2023 г.
- ^ «Масгрейв, Ф. Кентон, Крейг Э. Колб и Роберт С. Мейс. «Синтез и рендеринг размытых фрактальных ландшафтов». Компьютерная графика ACM Siggraph. Том 23. № 3. ACM, 1989» (PDF) . Проверено 2 июля 2023 г.
- ^ Сообщения ACM, октябрь 1976 г., том 19, номер 10. Страницы 547–554. Иерархические геометрические модели для алгоритмов видимой поверхности Джеймса Х. Кларка , Калифорнийский университет в Санта-Крус. Цифровое сканирование доступно бесплатно по адресу https://web.archive.org/web/20060910212907/http://accad.osu.edu/%7Ewaynec/history/PDFs/clark-vis-surface.pdf .
- ^ Кэтмалл Э., Алгоритм подразделения для компьютерного отображения изогнутых поверхностей . Тех. Представитель UTEC-CSc-74-133, Университет Юты, Солт-Лейк-Сити, Юта, 1 декабря.
- ^ Рибеллес, Лопес и Бельмонте, «Улучшенная модель дискретного уровня детализации посредством инкрементального представления», 2010, доступно по адресу http://www3.uji.es/~ribelles/papers/2010-TPCG/tpcg10.pdf.
- ^ де Бур, WH, Быстрый рендеринг местности с использованием геометрического MipMapping , в избранных статьях FlipCode, октябрь 2000 г. Доступно на сайте Flipcode — Быстрый рендеринг ландшафта с использованием геометрического MipMapping .
- ^ Статья Карла Эриксона по адресу http://www.cs.unc.edu/Research/ProjectSummaries/hlods.pdf дает быстрый, но эффективный обзор механизмов HLOD. Более подробное описание содержится в его диссертации по адресу https://wwwx.cs.unc.edu/~geom/papers/documents/dissertations/erikson00.pdf .