《杀戮地带4》光照技术

本文介绍了Guerrilla Games为PS4首发游戏《Killzone Shadow Fall》开发的光照技术。采用物理基渲染(Physical Based Rendering),实现了高度写实的视觉效果。文中详细探讨了美术管线的变革、BRDF模型、基于图像的光照等关键技术。

MichalDrobot带来,slideshare上面有link,另外没有代理的同学可以用这个微云链接, google <Lighting Killzone : shadow fall>可以看到youtube上面有实际讲解,1个多小时的视频。


开发商Guerrila到现在算是技术大牌公司了,killzone系列是sony在ps3时代的技术标杆之一,当年的deferred shading,可以说是造成deferred shading流行的重要文章。

这次带来的是killzone4 shadow fall的光照技术,会做为ps4首发游戏呈现,1080p@30fps,里面渲染都是physically based,physically based lighting被相当多的studio和游戏使用了,流行程度直追deferred shading。

PhysicalBasedShading的使用是Guerrila向前迈的很大的一步,美术pipeline这边发生了不小的变革,需要美术的适应以及相当的培训,但是最后的品质证明这都是正确的。


总体看下来,guerrila这篇文章里的技术完全是在ps3&xbox360上面可以达到的,解决方案也挺普通的,没有显示出在ps4上,以及guerrila技术先锋应有的突破。

可能是项目的时间问题,不太适合做那么多的变革。


对比

killzone3:



killzone4:




physically based lighting

这一块可以说没有什么新的东西,关注physically based lighting一定量的话不会找到新意的东西,感兴趣的话可以翻翻旧文章


PhysicallyBasedLighting好处

  • 很容易到达高度写实,非常真实的效果
  • 在不同的光照环境下,始终正确的效果
  • 更简单的美术pipeline和材质参数
  • 更少的各种hack,更少的麻烦,易于扩展
材质属性

  • diffuse
  • roughness
  • specular color
材质在制作过程中不要和lighting联系起来,就是制作纯正的material属性,也在不同的光照环境下面来检查效果。

制作过程中,会在工具上面提供一些基础预制的属性,比如铝质roughness值是多少等等,这样artist可以根据自己选择的效果来先定位到差不多的范围,然后再进行细调:



BRDF模型:cook torrance

哈哈,立刻让我想起了Lighting and Material of Halo3,哈哈,bungie领先业界的程度可见一斑,bungie的文章是08年发的。

包括:

  • fresnel
  • smith schlick visibility function
  • normalization
image based lighting这里pdf中只是很简单的几页,但是从文中以及业界常规看来应该是对于secondary diffuse/specular都使用了image based lighting, 

AreaLight
Guerrila和point light说再见了,开始使用更真实的area light, area light从理论上来讲比point light多了一些积分的工作,realtime中要简化,使用类似这样的profile来描述:


然后效果:

应该说专业人士也比较不容易看出和point light有什么差别吧,anyway,也是一个进步。

lighting solution:

光照还是带lightmap的diffuse。




本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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