Vulkan 学习(6)---- vkBuffer 创建

Overview

Vulkan中的缓存资源通过VkBuffer对象来表示,是一种用于存储通用数据的资源,可以用来存储顶点数据,索引数据,Uniforms 数据块等
VkBuffer 表示的是一个线性内存块,这说明它的内存布局是连续的,类似于数组,这种布局适合存储顺序访问的数据,比如 顶点数据和索引数据,也支持随机访问

VkBuffer 创建

创建 VkBuffer 时,可以通过设置 VkBufferCreateInfo 不同的 usage 标志来指定 VkBuffer 的用途
vkCreateBuffer 的函数原型是:

VKAPI_ATTR VkResult VKAPI_CALL vkCreateBuffer(
    VkDevice                                    device,
    const VkBufferCreateInfo*                   pCreateInfo,
    const VkAllocationCallbacks*                pAllocator,
    VkBuffer*                                   pBuffer);

其中的关键配置信息是pCreateInfo,其类型VkBufferCreateInfo定义如下:

typedef struct VkBufferCreateInfo {
   
   
    VkStructureType        sType; // 必须为 VK_STRUCTURE_TYPE_BUFFER_CREATE_INFO
    const void*            pNext; // nullptr
    VkBufferCreateFlags    flags; // 0
    VkDeviceSize           size; // 缓存大小,单位为字节
    VkBufferUsageFlags     usage; // usage ,important
    VkSharingMode          sharingMode; // 缓存的共享模式
    uint32_t               queueFamilyIndexCount; // 指定 pQueueFamilyIndices 数组中元素数量
    const uint32_t*        pQueueFamilyIndices;// 指定将会访问该缓存的设备队列
} VkBufferCreateInfo;

其中需要重点关注的是 VkBufferUsageFlags,定义如下:

typedef enum VkBufferUsageFlagBits {
   
   
    VK_BUFFER_USAGE_TRANSFER_SRC_BIT = 0x00000001,
    VK_BUFFER_USAGE_TRANSFER_DST_BIT = 0x00000002,
    VK_BUFFER_USAGE_UNIFORM_TEXEL_BUFFER_BIT = 0x00000004,
    VK_BUFFER_USAGE_STORAGE_TEXEL_BUFFER_BIT = 0x00000008,
    VK_BUFFER_USAGE_UNIFORM_BUFFER_BIT = 0x00000010,
    VK_BUFFER_USAGE_STORAGE_BUFFER_BIT = 0x00000020,
    VK_BUFFER_USAGE_INDEX_BUFFER_BIT = 0x00000040
realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-windows是一个基于ncnn框架和Vulkan图形API开发的图像超分辨率增强模型。它是由GitHub用户realsrgan开发的最新版本,最新发布日期为2021年12月12日,专为Windows操作系统而设计。 该模型的主要应用是图像超分辨率增强,通过提高图像的分辨率和细节,使图像看起来更加清晰和真实。它采用深度学习和卷积神经网络等先进的技术,能够将低分辨率的图像转换成高分辨率的图像,从而提升图像的质量和视觉效果。 realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-windows的开发使用了ncnn框架和Vulkan图形API,这使得它能够在Windows系统上实现快速且高效的图像处理。ncnn是一个轻量级的深度学习框架,专注于在移动平台和嵌入式设备上实现高性能和低延迟的推理。而Vulkan图形API是一种跨平台的图形渲染和计算API,可以充分利用计算设备的性能,提供高效的图像处理和渲染能力。 realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-windows的使用可以通过命令行或者图形界面进行,用户可以根据自己的需求和偏好选择适合的方式。该模型提供了训练好的权重参数,用户可以直接加载这些参数并进行图像超分辨率增强。此外,该模型还支持批量处理和视频处理,方便用户对多个图像进行处理。 总之,realesrgan-ncnn-vulkan-20211212-windows是一个高效、快速且易于使用的图像超分辨率增强模型,适用于Windows系统,并利用了ncnn框架和Vulkan图形API的优势,为用户提供了出色的图像处理效果。
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