RayTracedGL1 项目常见问题解决方案

RayTracedGL1 项目常见问题解决方案

RayTracedGL1 RayTracedGL1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RayTracedGL1

1. 项目基础介绍和主要编程语言

RayTracedGL1 是一个开源项目,旨在简化3D应用程序向实时路径追踪的移植过程。它通过硬件加速的光线追踪、去噪算法(A-SVGF)和采样算法(ReSTIR GI)来提高图像质量,同时重用时空数据。该项目的主要编程语言是 C++,并且使用了 Vulkan SDK 进行图形渲染。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一:如何配置和构建项目?

问题描述: 新手在使用 RayTracedGL1 时,不知道如何正确配置和构建项目。

解决步骤:

  1. 确保你的开发环境已安装以下依赖项:

    • 64位CPU
    • 支持光线追踪的GPU
    • Git
    • CMake
    • Vulkan SDK
    • Python 3(用于构建着色器)
  2. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/sultim-t/RayTracedGL1.git
    
  3. 使用 CMake 配置项目。如果你使用的是 Windows 和 Visual Studio,可以直接打开文件夹作为 CMake 项目。否则,需要在 CMake 中指定窗口系统,通过启用一些 CMake 选项来构建库,例如:

    mkdir Build
    cd Build
    cmake
    
  4. 构建项目:

    cmake --build
    

问题二:如何解决启动时缺少蓝色噪声图像的问题?

问题描述: 项目启动时提示缺少蓝色噪声图像。

解决步骤:

  1. 在项目目录中找到 Tools/BlueNoise_LDR_RGBA_128.ktx2 文件。

  2. 将该文件路径传递给 RgInstanceCreateInfo::pBlueNoiseFilePath

问题三:如何进行着色器热重载?

问题描述: 新手不知道如何在运行时进行着色器热重载。

解决步骤:

  1. 设置 RgStartFrameInfo::requestShaderReload=true 以请求在运行时重载着色器。

  2. 为了简化着色器的构建过程,可以安装 Visual Studio Code 和 Script Runner 扩展。

  3. 打开 Sources/Shaders 文件夹,在 VS Code 的 settings.json 文件中添加以下配置:

    "script-runner-definitions": [
      {
        "commands": [
          {
            "identifier": "shaderBuild",
            "description": "Build shaders",
            "command": "cls python GenerateShaders.py -ps",
            "working_directory": "${workspaceFolder}"
          },
          {
            "identifier": "shaderGenAndBuild",
            "description": "Build shaders with generating common files",
            "command": "cls python GenerateShaders.py -ps -g",
            "working_directory": "${workspaceFolder}"
          }
        ]
      }
    ]
    
  4. 在 VS Code 中为 shaderBuildshaderGenAndBuild 命令分配快捷键。

通过以上步骤,新手可以更顺利地开始使用 RayTracedGL1 项目,并解决在配置和使用过程中可能遇到的问题。

RayTracedGL1 RayTracedGL1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RayTracedGL1

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/edc71405fcf0 物联网是一种将物与物、物与人通过网络连接起来的新兴技术。其产业结构包括感知层、传输层、平台与软件层以及应用层。在中国,物联网产业发展迅速,市场规模不断扩大,市场结构日益丰富,用户规模和终端连接数持续增长,同时投融资活动也较为活跃。 当前,物联网产业面临诸多挑战,例如安全性问题、标准与互操作性难题、系统的可扩展性限制、设备的功耗问题、系统的可靠性以及延迟问题等。然而,物联网产业也迎来了新的发展机遇,如技术创新、市场需求增长等。 国家出台了一系列全国性政策,涵盖感知层、通信层、平台层和应用层等方面,以推动物联网产业的发展。同时,物联网数据安全与数据合规问题也受到高度重视,相关法律法规不断完善。 感知层技术是物联网的基础,包括RFID无源物联网、毫米波雷达、激光雷达、柔性传感器、智能传感器、3D视觉传感器、MEMS传感器等。此外,北斗及卫星高精度定位技术也在感知层中发挥着重要作用。 传输层技术为物联网设备之间的通信提供了支持,包括5G、LTE Cat.1、6G、卫星通信、星闪、蓝牙、Wi-Fi、ZigBee、NFC、LiFi、LoRa等多种通信技术,这些技术各有特点,满足了不同场景的通信需求。 平台与软件层是物联网的核心,包括物联网平台产业、物联网操作系统、物联网数据库和物联网大模型产业等。这些技术和产业的发展为物联网的智能化应用提供了强大的支撑。 应用层是物联网产业的最终落脚点,涵盖了产业物联网和消费物联网的多个领域,如智慧城市、智能工业、车联网、智慧医疗、智慧园区、智慧农业、智慧零售、智慧能源、智慧物流等。这些领域的应用不断拓展,推动了物联网产业的快速发展。 物联网市场规模持续扩大,市场结构不断优化,用户规模和终端连接数呈现快速增长的趋势。这些数据表明物联网产业正处于快速发展的阶段,未来
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