Realtime Rendering 3rd笔记 8

本文探讨了GPU渲染特效的实现原理,强调了顶点着色器和片段着色器的作用及其相互配合的重要性。介绍了如何通过特效语言统一管理渲染算法,并解释了不同shader model的应用场景。


3.8 Effects

一个单独的shader程序是不能单独起作用的:一个vs程序将结果提供给一个ps。两个程序都必须被载入才能工作。程序员必须将vs的输出和ps的输入进行匹配。一个特定的渲染特效可能由任意数量的shader在几个pass中执行产生。除了shader自己,状态变量必须被正确的设置来保证shader正确的工作。例如,渲染器的状态包括是否使用和如何使用z-buffer和stencil buffer,一个片段如何影响已经存在的像素值(e.g. replace, add, or blend)。
由于以上的原因,多个组织都开发了特效语言(effects language),例如HLSL FX, CgFX, COLLADA FX。一个特效文件试图将执行某个渲染算法需要的所有相关信息包装起来。一般它会定义一些全局参数,可以被程序赋值。例如,一个单独的effect file可能定义渲染塑料材质需要的vs和ps,它可能暴露一些参数例如塑料颜色和粗糙度,这样渲染每个模型的时候可以改变效果而仅仅使用同一个特效文件。

(下面以一个HLSL FX为例,介绍了一下。。略过)

一个effect file中能存储很多techniques。这些techniques通常是一个相同effect的变体,每种对应于一个不同的shader model(SM2.0,SM3.0等等)。

至此关于GPU本身的讨论结束了。GPU可以做很多其他的事情,GPU的功能可以有很多种使用和组合方式。利用这些能力的相关的理论和算法,将会是本书的中心。在这些适当的基础介绍之后,接下来将注意力集中到对transform和visual appearance的深入理解中,这些是流水线的关键元素。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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