【Unity】入门学习笔记180720——Unity Shader入门(2-2)——Unity中的基础光照

1、从宏观上说,渲染包含了lian两大部分:决定一个像素的可见性,决定这个像素上的光照计算

     辐照度:照射到物体表面之间的光线距离

     光线由光源发射出来后,就会与一些物体相交。通常,相交的结果有两个:散射和吸收

     散射有两种方向,一种将会散射到物体内部内部,称为折射或投射;一种散射到外部,称为反射

 

2、为了区分两种不同的散射方向,在光照模型中使用了不同的部分来计算它们:

     高光反射部分表示物体表面是如何反射光线的;

     漫反射部分表示有多少光线会被折射、吸收和散射出表面

     使用出射度来描述出射光线的数量和方向

     辐照度和出射度之间满足线性关系,它们之间的比值就是材质的漫反射和高光反射属性

 

3、着色

     根据材质属性、光源信息,使用一个等式去计算沿某个观察方向的出射度的过程。该等式也称为光照模型

     BRDF光照模型

 

4、标准光照模型

      基本方法是,将进入摄像机内的光线分为4个部分,每个部分用一种方法来计算它的贡献度:

      #自发光

      #高光反射

      #漫反射

      #环境光

 

5、计算光照模型,通常有两种选择,在片元着色器中计算,称为逐像素光照;在顶点着色器中计算,称为逐顶点光照

      标准光照模型仅仅是一个经验模型,并不完全符合真实世界中的光照现象。但由于它的易用性、计算速度和得到的效果都比较好,因此仍然被广泛使用。也被称为Phong光照模型,而后Blinn的方法简化了计算,又称为Blinn-Phong光照模型。  

       局限性:菲涅尔反射、各项同性

 

6、Unity中的环境光和自发光

在Unity中,场景中的环境光可以在Window > Lighting > Ambient Source/Ambient Color/Ambient Intensity中控制

我们只需要通过Unity的内置变量UNITY_LIGHTMODEL_AMBIENT就可以得到环境光的颜色和强度xin信息

计算自发光,只需要在片元着色器输出最后的颜色之前,把材质的自发光颜色tian添加到输出颜色即可

 

7、Unity中实现man漫反射光照模型

基本光照模型中漫反射部分的计算公式:

Cdiffuse=(Clight · Mdoffuse) max(0,n · l)

4个参数:入射光线的颜色和强度Clight,材质的漫反射系数Mdiffuse,表面法线n以及光源方向l

 

逐顶点漫反射光照、逐像素漫反射光照

半兰伯特光照模型:

Cdiffuse=(Clight · Mdoffuse)(α(n · l)+β),绝大多数情况下取0.5

 

8、在Unity Shader中实现高光反射光照类型

基本光照模型中高光反射部分计算公式:

Cspecular=(Clight· Mspecilar)max(0,v·r)^Mglass

4个参数:入射光线的颜色和强度Clight,材质的高光反射系数Mspecilar,视角方向vyi'j以及反射方向r

其中,反射方向r可以由表面fa'x法线n和光源方向l计算而得:

r=2(n·l)n-l

 

Blinn-Phong光照模型:

h=(v+l)/|v+l|

Cspecular=(Clight· Mspecilar)max(0,n·h)^Mglass

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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