SDF(signed distance field)
一般来说，无论2d或者3d资产都有隐式（implicit）和显式（explicit）两种存储方式，比如3d模型就可以用mesh直接存储模型数据，也可以用sdf、点云(point cloud)、神经网络(nerual rendering)来表示，2d资产（这里指贴图）也是如此。比如贴图一般直接使用rgb、hsv等参数来进行表示，但这样子再放大图片后会出现锯齿，所以想要获取高清的图像就需要较大的存储空间，这时候就需要矢量表示，在2d贴图中sdf就是为了这种需求产生的。
SDF(Signed Distance Field)在3d和2d中都有对应的应用。在3d中光线追踪对于性能的消耗过大，所以sdf常常被用来作为物体的隐式表达，配合ray marching达到接近光线追踪的效果，也有比如deepSDF这种对于模型的隐式表达方面的应用。在2d中，sdf常常被用来表示字体，原神的面部渲染中阴影部分贴图也是基于sdf生成的。
SDF的本质就是存储每个点到图形的最近距离，即将模型划出一个表面，在模型表面外侧的点数值大于0，在模型表面内侧的点数值小于0
对于任意的给定点，距离函数能够给出其到一个物体上最近点的最小距离（这个距离可能是带符号的）。
此外，SDF也具有一些比较好的性质，例如混合一个移动边界时，比如希望得到A、B时刻之间某时刻的边界时，SDF就能取得比较好的结果，如下图所示，试图混合A、B时刻之间的边界，如果直接混合 lerp(A,B) 可能得到如灰色区域所示的结果，但如果将该边界转换成SDF后，即 SDF(A) 、 SDF(B) ，再进行混合 lerp(SDF(A),SDF(B)) ，再将混合后的SDF还原得到最终结果 SDF−1(lerp(SDF(A),SDF(B))) ：
或者对两个不同结构的物体进行混合时，可以混合它们的距离函数。
SDF可以被用来做ray marching，来解决光线和SDF的求交问题，这背后有一个key idea：某一点SDF的值等价于其附近的安全距离，从一点出发在每个step沿着ray的方向移动SDF(p)的距离，此处的p指的是当前step时的那个点。该方法对于运动物体（刚体）可行，对于形变物体需要重新计算SDF。
此外，SDF能被用于估计大概的percentage of occlusion，即SDF的值一定程度上反应观察者能够看到的“安全”角度，该角度越小意味着越少的可见性，阴影应该越黑。下图中下方灰点表示shading point，该射线指向面光源中心，通过计算安全角度近似估计可见性。
具体算法流程（在ray marching的过程中，为了得到这个最小“安全”角度，记录下每一个step时对应的角度，并选择其中最小的角度作为最终结果。）：
- 在ray marching每一步计算安全角度，分别得到p1、p2、p3
- 根据p1、p2、p3计算出其中最小的安全角度
- 根据该最小安全角度，近似得到可见性
在实时渲染中，为了节约计算量可以把arcsin去掉，因为SDF(p)与p到o距离的比值已经可以反映夹角的大小，最终可以写为：
min{k⋅SDF(p)/|p−o|,1.0} ，其中越大的k，可以得到越接近1.0的值，会使得半影区域的过渡带越小，阴影也会越“硬”。
优缺点
优点：速度快（这里忽略SDF的生成过程，与shadow map相比，该方法更快，基于shadow map的方法时间开销主要使用在生成shadow map，此外当渲染本身使用Ray Marching方法时，使用SDF生成阴影更加方便）；高质量。
缺点：需要预计算（生成SDF）；需要高存储（目前有一些方法使用层次化存储结构，在不同层次使用不同粒度）；可能有artifacts。
参考视频
SDF(signed distance field)相关推荐
- Godot 4.0中的基于有向距离场SDF（Signed Distance Field）的实时全局光照技术
原文地址 Godot官网 <Godot 4.0 gets SDF based real-time global illumination> 作者 Juan Linietsky 6月28日 ...
- signed distance field 算法
将二值图转化成signed distance field后,可以在双线性插值下实现平滑放大. 定义: 到前景的distance field:各点到最近前景点的距离. 到背景的distance fiel ...
- DeepSDF : Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation
作者提出了一个新的深度学习网络来生成某一类物体的连续SDF表示.主要贡献: 1. 相较于传统的SDF只能表示某一个形状的隐式表示,DeepSDF可以直接表示一类物体的SDF函数.所谓shape co ...
- Truncated Signed Distance Function: Experiments on Voxel Size
论文:Truncated Signed Distance Function: Experiments on Voxel Size 简称:TSDF 作者:Diana Werner等 时间:2014 相关 ...
- 详解DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation
Reference: Park J J, Florence P, Straub J, et al. Deepsdf: Learning continuous signed distance funct ...
- DeepSDF: Learning Continuous Signed Distance Functions for Shape Representation
目录 1. 概述 2. 相关工作 2.1 表示学习技术 2.2 3D形状补全 3. DeepSDF 4. Auto-decoder 4.1 训练阶段 4.2 推理阶段 5. 实验与应用 5.1 表示已 ...
- OpenGL Distance Field文本的实例
OpenGL Distance Field文本 先上图,再解答. 完整主要的源代码 源代码剖析 先上图,再解答. 完整主要的源代码 #include <vmath.h> #include ...
- 第060封“情书”：相对论 Signed Distance Outlines Houdini
第060封"情书":相对论 20180507 Quicktip- Signed Distance Outlines<Entagma>Houdini 2018 ▉ 中国 ...
- Voxgraph: Globally Consistent, Volumetric Mapping Using Signed Distance Function Submaps
基于符号距离函数的大规模三维重建方法,使用子地图来降低存储和优化的代价.系统假设可以通过实时获得重力方向来降低位姿估计问题的维度. 本文根据固定频率生成子地图,假设子地图内误差较小,从而把全局 ...
最新文章
- 基于微软开源深度学习算法，用 Python 实现图像和视频修复
- UP_DOWN_REQUEST
- 场强和电阻_电阻定律及其相关问题
- 列注释_技术贴 | 宏基因组分箱 (Binning)第四课——COG EC RNA注释统计
- 主键和索引哪个快_字节一面，被连问 MySQL 索引，脸都问绿了。。。
- BI软件的作用有哪些
- md5是什么_全民小视频视频修改md5有什么用6
- linux查询进程命令stap,linux systemtap, stap++使用
- vue 倒计时 插件_vue倒计时组件
- 显卡更新后重启计算机就没了,在windows10系统更新显卡后黑屏的解决方法
- 汉诺塔，简单递归带你破解出攻略
- docker run --privileged参数（容器权限全开，不利于宿主机安全，宿主机容易重启）（与/usr/sbin/init共用）
- MyBatis入门回顾
- 日本雅虎乐天商城批量上传步骤
- 【创业笔记】团队建设--团队氛围的营造
- 【python实战】三：古典问题—兔子繁衍
- Spring学习第4篇：Spring 的依赖注入
- android如何加载长图
- java中正则表达式隐藏中文汉字
- Matlab画折线图是线型、颜色、标记符号和属性设置-LineSpec（线条设定）