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大家好，今天小编为大家分享关于gg免root修改器有吗_gg修改器免root版使用的内容，赶快来一起来看看吧。

UE5核心功能与开发路线解析。

整理/以撒

在今年，UE5的新技术逐渐走入了游戏从业者的视野中。不管是官方放出的两次Demo，还是《黑神话：悟空》的新实机演示，都让不少人有了摩拳擦掌的感觉。

与此同时你可能也注意到，许多厂商都已经开始布局UE5了。举几个例子：腾讯天美的两款3A级开放世界项目、NExT Studios的火星题材项目、米哈游的机甲开放世界，以及灵游坊的两款主机产品……等等。

尽管看起来势头很足，但对我们来说，UE5的各项技术仍然显得有些不可捉摸——它到底能做到什么？相比以前有什么样的进步？在具体流程中又是如何实现的？

好吧，这些硬核的技术细节，或许不是谁都能看懂的。但如果你想为新项目的引擎选择找到参考、树立新的学习目标，抑或是单纯地凑凑热闹，了解一下行业前沿知识，都可以试着往下啃啃。

在今天由腾讯游戏学堂举办的第五届腾讯游戏开发者大会（Tencent Game Developers Conference ，即 TGDC）上，来自Epic Games China首席引擎开发工程师王祢，分享了有关UE5的新功能，主要包括Nanite（可制造大量多边形）和Lumen（更好的全局光照效果）等引擎特性。

以下为经过整理的分享内容：

大家好，今天我主要为大家介绍UE5的新功能。当然，UE5有太多新功能了，我会挑大家最关心的Nanite和Lumen多讲一些。

在开发UE5的时候，我们主要有三大目标：提高各方面的渲染品质，让数字世界变得更加动态，这是在提高整个虚拟世界构建和表现的上限；同时我们也希望提供更多更丰富易用的工具、提高开发和迭代的效率、改善用户编辑和创造的体验，也就是降低使用门槛。

相比UE4，UE5做了大量改进。主要包括Nanite和Lumen这些渲染技术，整体构建大世界的工具，以及底层对渲染大量对象生成Proxy Mesh的技术。

在协同工作方面，改进包括管理大量资产的性能、编辑器和用户体验、次世代的一些动画技术Chaos、网络同步的物理系统，以及一些全新模块、游戏框架、AI集群系统、进一步完善的Niagara系统以及各种音频模块，像Meta Sound之类的功能都有非常大的改善。

01Nanite

在今年5月，我们用古代山谷Demo展示了UE5 EA版本的主要功能。首先就是我们主打功能之一的Nanite，它是一种全新的Mesh表现形式，是一种虚拟微表面几何体，解放了此前模型制作对大量细节的限制。在EA版本，Nanite还有很多功能并不完善，我们后续会慢慢改进。

古代山谷Demo

现在，Nanite可以真正用于制作影视级别的资产——几百万，甚至上亿面的模型都可以直接导入引擎、高效渲染，例如照片建模、Zbrush雕刻的高模、CAD数据。我们测试过几万到十几万个百万面以上的实例，它们每个都能在view内能被看到的情况下，在2080s这样的GPU上跑到60fps、1080P左右分辨率。

目前，Nanite支持的平台主要是新一代主机和PC。相比去年我们放出来的Lumen in the land of Nanite，这项技术的品质和效率都有不少提升，包括磁盘的编解码效率和压缩、支持Lightmap烘焙光照、支持可破碎物体，以及对于光追场景或物理碰撞支持自动生成一些减面、高质量的替代Proxy mesh。

另外通过这种方式，我们还可以用解析微分法决定像素误差，使误差肉眼不可见。最后，我们还高效支持了多光源投影，整个Nanite管线基于GPU driven的管线产生，主要流程我会分这几个部分来讲。

为了让大量对象在场景上高效剔除，我们需要把所有场景数据都送到GPU上。其实从4.22开始，引擎就慢慢在不影响上层使用的情况下，在底层做出改进了，使渲染器成为retained mode，维护了完整的GPU scene，Nanite在这个基础上做了大量新的工作。

Nanite中cluster的生成

接下来我们简单讲讲Nanite的工作机制。首先在模型导入时，我们会做一些预处理，比如按128面的cluster做切分处理。有了这些cluster以后，我们就可以在距离拉远拉近时，做到对每个cluster group同时切换，让肉眼看不到切换lod导致的误差，没有crack，同时还能对这些不同层级、细节的cluster做streaming，这其实就是Nanite最关键的部分。

cluster的生成主要分以下几步：首先，原始的mesh lod0数据进来后，我们会做一个graph partition，其条件例如我希望共享的边界尽可能少，这样我在lock边界做减面处理时，减面的质量会更高一些；

第二是我希望这些面积尽可能均匀、大小一致，这样我在lod计算误差处理投影到屏幕上时，都是对每个cluster或cluster group一致处理。我们会把其中一组cluster合并成一个cluster group，又一次按照“lock的边界尽可能少、面积尽可能均匀”的条件找出，一组组cluster生成group，对这个group内cluster的边解锁，等于把这组group看成一个大的cluster，然后对这组group做对半的减面。

减完面后，我们可以得到一个新的cluster误差，我会对这个减面的group重新做cluster划分。这时，cluster的数量在同一个group里其实就已经减半，然后我会计算每个新的cluster误差。大家要注意，这个过程是循环的，递归一直到最终值，对每个instance、模型只生成一个cluster为止。这里有一个比较关键的点：我们在减面生成每个cluster时，会通过减面算法(QEM)得到这个cluster的误差值并存下。

除此之外，我们还会存group的误差值，这个值其实就是更精细的那一级cluster group里cluster的最大误差值，和我新一级里产生的每个cluster误差值取maximum得到的值。这样我就能保证这个cluster每次合并的group，去减面到上一级的group里的cluster时的误差值，永远是从不精细到精细慢慢上升的状态。

也就是说，我从最根结点的cluster慢慢到最细的cluster，里面的error一定是降序排序的。这一点很重要，因为它能保证后续选择culling和lod时，恰好是在一个cluster组成的DAG上。因为cluster会合并group，group生成打散以后在下一级里，又会有一个共享的cluster。

有了这个降序排列的误差，我就能保证这个DAG上有一刀很干净的cut，使我的边界一定是跨lod的cluster group的边界。最后，我们对这个生成的各个lod层级的cluster分别生成bvh，再把所有lod的cluster的bvh的root，挂到总的bvh root上。

当然，这里还有很多额外处理，我现在没有讲，是考虑到做streaming时的一些分页处理。这个分页可能会对cluster group造成切割，所以cluster group，还有一些group partition的概念，我们这里不做细化。

另外，对于一些微小物体离得很远以后的情况，我们减到最后一级cluster，其实它还是有128个面，那如果场景里非常小的东西位于很远的地方，这又是一个模块化的构成。我们又不能直接把它culling掉，这种情况下，我们会有另外一种Imposter atlas的方式，这里我也不展开讲了。

Nanite裁剪流程

接下来，我们看看整个Nanite在GPU上做裁剪的总体流程，它分为两次裁剪以及光栅化。我们先用前一帧的HZB做了物件层级的Instance裁减，再做了分层级的，我刚刚说的bvh的cluster的分层级裁减。

最后裁减到它bvh的叶子节点，其实就是我们刚才说的cluster group，然后再对其中的cluster做裁减。裁减完之后，我们就会有一个特殊的光栅化过程，然后我们就能得到新的Depth Buffer，重新构建HZB，再对这个新的HZB做一遍裁减。

前面那次HZB的可见性，我们用了上一帧可见的instance来做，做完之后形成新的HZB，我们再把上一帧不可见的，在这一帧内所有剩下的再做一遍，就能保守地保证没有什么问题。

重新经过光栅化后，生成到新的visibility buffer，再从visibility buffer经过material pass，最终合入Gbuffer。具体做culling时会有一些问题，比如刚才cluster生成时我们说到过，生成cluster group的bvh结构，我们在CPU上不会知道它有多少层。

也就是说，如果我要去做的话，CPU要发足够多的dispatch，这时比如小一点的物件，它空的dispatch就会很多，这种情况下GPU的利用率也会很低。

所以我们选择了一种叫persistent culling的方法，利用一个persistent thread去做culling，也就是只做一次dispatch，开足够多的线程，用一个简单的多生产者、多消费者的任务队列来喂满这些线程。

这些线程从队列里执行时，每个node会在做封层级别剔除的同时产生新的node，也就是bvh node，Push back回新的。在可见的children的列表里，我们一直处理这个列表，直到任务为空。

这里的处理分为几种类型：首先在一开始的node里，只有我们开始构建的bvh的节点，直到我一直做剔除，剔除到叶子节点以后，里面是个cluster group，再进入下一级，就是这个group里面所有的cluster culling。最后cluster并行独立地判断，自己是否被culling 掉，这里其实和刚刚lod选择的条件是一模一样的。

还记得我刚才说的error的单调性吧？因为这里的cluster中，所有lod都是混合在一起的，所以我们每个cluster在并行处理时，我不知道父级关系是什么样的，但我在每个cluster上存了自己的误差，和我整个group在父一级上的最大误差，所以这时我就知道，如果我自己的误差足够小，但是我Parent的误差不够小，我就不应该被culling掉。

同理，跟我共处一个cluster group的这些节点，如果它在我上一级lod里，也就是比较粗的那一级里，那它的error一定不够大，所以上面那一级lod所在的整个group都会被抛弃掉，而选中下一个。

但是下一个里面，其实还是可能会有一些误差太大的——它的误差如果足够大，就意味着它在再下一级更精细的地方，肯定属于另外一个cluster group。所以它又在下一级的cluster group里又有一个边界，和它下一级的cluster group边界接起来会没有接缝，整个cluster的选择就是这样并行做的。

同时，对应自己cluster group的parent，刚刚我们说了，肯定会被剔除掉。这样就能保证我们能分cluster group为边界，去对接不同lod层级的cluster，并使经过culling存活下来的cluster来到特殊的光栅化阶段。

Nanite中的光栅化

由于当前图形硬件假设了pixel shading rate，肯定是高于triangle的，所以普通硬件光栅化处理器在处理非常的微小表面时，光栅化效率会很差，完整并行也只能一个时钟周期处理4个triangle，因为2×2像素的会有很多quad overdraw，所以我们选择使用自己用compute shader实现的软件光栅化，输出的结果就是Visibility Buffer。

我这里列出的结构总共是64位的，所以我需要atomic64的支持，利用interlocked maximum的实现来做模拟深度排序。所以我最高的30位存了depth、instanceID、triangleID。因为每个cluster128个面，所以triangleID只要7位，我们现在其实整个opaque的Nanite pass，一个draw就能画完生成到visibility Buffer，后续的材质pass会根据数量，为每种材质分配一个draw，输出到Gbuffer，然后像素大小的三角面就会经过我们的软件光栅化。

我们以cluster为单位来计算，比如我当前这个cluster覆盖屏幕多大范围，来估算我接下来这个cluster里是要做软件光栅化还是硬件光栅化。我们也利用了一些比如浮点数当定点数的技巧，加速整个扫描线光栅化的效率。

比如我在subpixel sample的时候是256，我就知道是因为边长是16。亚像素的修正保证了8位小数的精度，这时我们分界使用软光栅的边界，刚好是16边长的三角面片的时候，可以保证整数部分需要4位的精度，在后续计算中最大误差，比如乘法缩放导致小数是8位、整数是4位，就是4.8。

乘法以后精度缩放到8.16，依然在浮点精度范围内，实际的深度测试是通过Visibility buffer高位的30位的深度，利用一些原子化的指令，比如InterlockedMax实现了光栅化。大家感兴趣可以去看看Rasterizer.ush里面有Write Pixel去做了，其实我们为了并行地执行软件光栅化和硬件光栅化，最终硬件光栅化也依然是用这个Write Pixel去写的。

Nanite中的材质处理

有了Visibility buffer后，我们实际的材质pass会为每种材质绘制一个draw call，这里我们在每个cluster用了32位的材质信息去储存，有两种编码方式共享这32位，每个三角面都有自己对应的材质索引，支持最多每个对象有64种材质，所以需要6位去编码。

普通的编码方式一共有两种，一种是fast path直接编码，这时只要每个cluster用的材质不超过三种就可以，比如每一种64个材质，我需要用6位来表示索引是第几位，用掉3X6=18位还剩下14位，刚好每7位分别存第一，和第二种材质索引的三角面片数的范围，因为7位可以存cluster 128个面，这是最大范围了。

前几个面索引用第一种，剩下的范围用第二种，再多出来的就是第三种。当一个cluster超过3种材质时，我们会用一种间接的slow path，高7位本来存第一种材质，三角面片的范围的那7位，我们现在padding 0 剩余其中19位存到一个全局的，材质范围表的Buffer Index，还有6位存Buffer Length，Slow path会间接访问全局的GPU上的材质范围表，每个三角面在表里面顺着entry找自己在哪一组范围内。

这个结构里存有两个8位三角面index开始和结束，6位（64种）材质index，其实这种方式也很快。大家想一下，其实我们大部分材质、模型，就算用满64个材质，我切成小小的cluster以后，128个面里你切了好多section，超过三种材质的可能性其实很低。

这里可以看到不同的绘制对象，它在Material Index表里面其实顺序是不一样的，我们需要重新统一映射材质ID，也能帮助合并同样材质的shading计算开销。

在处理Nanite的mesh pass时，我们会对每一种material ID做一个screen quad的绘制，这个绘制只写一个“材质深度”，我们用24位存“材质深度”可表示几百万种材质，肯定是够了。每一种材质有一个材质深度平面，我们利用屏幕空间的小Tile做instanced draw，用深度材质的深度平面做depth equal的剔除，来对每种材质实际输出的Gbuffer做无效像素的剔除。

那为什么要切tile做instanced draw呢？因为就算用硬件做Early Z，做了rejection，也还是会耗一些时间的。所以如果在vs阶段，某个tile里根本没有的材质的话，就能进一步减少开销，具体可以看ExportGbuffer.usf里的FullScreenVS这里的处理。

Nanite中的串流

处理完渲染部分，我们来看看串流。因为时间关系，我这里可能要稍微简化一下：因为资源很大，我们希望占用内存是比较固定的，有点类似VT这种概念。但是geometry对比virtual texture有特殊的challenge。

还记得之前lod选择的时候我们说过，最终结果刚好是让DAG上有一个干净的Cut，所以如果数据还没进来，这个cut就不对了，我们也不能在cluster culling时加入已有数据信息的判断，只能在runtime去patching这个实际的数据指针。

所以我们保留了所有用来culling的层级信息，让每个instance加载的时候都在GPU里面，只streaming实际用到的geometry的细节数据。这样做有很多好处——在新的对象被看到的一瞬间，我们最低一级的root那一级的cluster还是有的，我们就不用一级一级请求。

并且我有整个cluster表，所以我可以在一帧中就准确知道，我feedback时实际要用到的那些cluster实际层级的数据。整个层级信息本身是比较小的，在内存里的占用，相对来说不那么可观。

回忆之前culling的过程可以知道，我们在streaming粒度最小的时候，也是在cluster group层级的，所以我们的streaming会按照我刚刚说的cluster group来切配置。因为有些切割的边界最好是在cluster group的中间，所以我们会有一些partial group的概念，在最后让GPU发出请求。

在哪个cluster group里，我就发这个group所在的那个page。如果我是partial的切到几个page，我就会同时发这几个page的请求。加载完之后，我会重新在GPU上patch，我刚刚整个culling的算法，条件如果变成了是叶子节点，我刚刚说的误差满足条件里还有一个并行条件——是不是叶子节点。

除了真的lod0的cluster是叶子节点，还有就是我现在没有填充patch完、没有加载进来的时候，内存里最高、最精细的那一级是什么？也是叶子节点，总体概念就是这样的。

Nanite中的压缩

实际上，我们在硬盘里利用了通用的压缩，因为大部分的主机硬件都有LZ77这类通用的压缩格式，这种压缩一般都是基于重复字串的index+length编码，把长字符串和利用率高的字符串利用Huffman编码方式。

按频度来做优化的，我们其实可以重新调整。比如在我们切成cluster以后，每个cluster的index buffer是高度相似的，我们的vertex 在cluster的局部位移又很小，所以我们可以做大量的position量化，用normal八面体编码把vertex的所有index排到一起，来帮助重复字符串的编码和压缩。

其实我们每个三角形就用一个bit，表示我这个index是不是不连续下去要重新开始算，并且另外一个bit表示重新开始算的朝向的是减还是加，这样顶点数据跨culster的去重，做过这样的操作后，我们磁盘上的压缩率是非常非常高的。当然，我们还在探索进一步压缩的可能性。

Nanite的未来与其他

由于时间关系，借助Nanite其他的一些feature，尤其是Virtual Shadow Map，我们可以高效地通过Nanite去做多个view的渲染，并且带投shadow的光源——每个都有16k的shadowmap，自动选择每个texel投到屏幕一个pixel的精度，应该在哪个miplevel里面，并且只渲染屏幕可见像素到shadowmap，效率非常高，具体细节这里就不详细讲了。

接下来我们看看Nanite未来有什么样的计划：尽管我们目前只支持了比如纯opaque的刚体几何类型，对于微小物体，最后我们还是会用Imposter的方式来画，但是在超过90%的情况下，场景中其实都是全静态对象。

所以目前的Nanite，其实已经能处理复杂场景的渲染，在大部分情况下都能起到非常大的作用。至于那些不支持的情况，我们依然会走传统管线，然后整合起来。当然，这远没有达到我们的目标，我们希望以后能支持几乎所有类型的几何体，让场景里不再有概念，不再需要去区分哪些对象是启用了Nanite的，包括植被、动画、地形、opaque、mask和半透。

伴随Nanite的研究，我们也希望达成一些新技术，比如核外光线追踪，就是做到让实际ray tracing的数据，真的是Nanite已经加载进来的细节层级的数据。当然，离屏的数据可能还是proxy mesh。

另外，因为我们现在已经不支持曲面细分了，所以也希望在Nanite的基础上做微多边形的曲面细分。

02 Lumen

UE5的另一大功能Lumen，是全新的全动态GI和反射系统，支持在大型高细节场景中无限次反弹的漫反射GI，以及间接的高光反射，跨度可以从几公里到几厘米，一些CVar的设置甚至可以到5厘米的精度。

美术和设计师们可以用Lumen创建更加动态的场景。譬如做实时日夜变化、开关手电筒，甚至是场景变换。比如炸开天花板后，光从洞里射进来，整个光线和场景变化都能实时反馈。所以Lumen改善了烘焙光照带来的大量迭代时间损失，也不需要再处理lightmap的uv，让品质和项目迭代效率都有了很大提升。

为了跨不同尺度提供高质量GI，Lumen在不同平台上也适用不同的技术组合。但是目前Lumen还有很多功能不足正在改善。我们先来简单了解下Lumen的大框架：为了支持高效追踪，我们除了支持RTX硬件的ray tracing，其他情况下我们也用Lumen在GPU上维护了完整的简化场景结构，我们称之为Lumen scene。

其中部分数据是离线通过mesh烘焙生成一些辅助的信息，包括mesh SDF和mesh card，这里的card只标记这个mesh经过grid切分之后，从哪些位置去拍它的一些朝向，和Bounding Box的一些标记。

利用刚刚这些辅助信息，和Nanite的多view高效光栅化生成Gbuffer，以及后续需要用到的其他数据，运行时会通过两个层面更新LumenScene：一层是CPU上控制新的Instance进来，或者一些合并的streaming的计算；另一层是更新的GPU数据，以及更新LumenScene注入，直接和间接Diffuse光照到光照缓存里面。

我们会基于当前屏幕空间放一些Radiance Probe，利用比较特殊的手段去做重要度采样。通过高效的Trace probe得到Probe里面的光照信息，对Probe的光照信息进行编码，生成Irradiance Cache 做spatial filter。

当然，接着还会有一些fallback到global世界空间，最后再Final Gather回来，和全屏幕的bentnormal合成生成，最终全屏幕的间接光照，再在上面做一些temporal滤波。这就是我们Diffuse整个全屏的光照，最后再跟Direct光照合起来，就得到了最终的渲染结果。

Lumen中的Tracing

Lumen的整体框架是软件追踪，靠Mesh SDF来做快速的Ray Tracing。在硬件允许时，我们会用RTX，这个今天不展开讲。Lumen的追踪是个Hybrid的方案，包括优先利用HZB做屏幕空间的Trace，如果失败的话，我们在近距离用一个全屏做Mesh SDF的Trace，这里因为Mesh SDF的instance做遍历效率其实还比较低。

因为用bvh在GPU上访问时，树形结构的缓存一致性很不好，所以我们只在很近距离1.8米内做第一层级的加速结构，这时我们利用一个简单的Froxel去做grid划分，快速求交所有instance的Bounding Sphere和对应cell相交结果，并存在对应cell的列表里，这是全屏做一次的。

接下来在tracing时，我每次只需要访问当前tracing点，比如marching以后所在的位置，所在的cell就能很快算出来，然后直接查询里面的instance列表，将第二层加速结构实际的，以及查出来列表里instance的SDF，都做一遍marching，取一个minimum值。

对于稍远一点的，我们会对场景做一个合并生成Global的SDF，它是个clipmap。但因为提高精度以后，数据存储等各方面每翻一倍精度会有8倍增加，我们会有一些稀疏的表达，我之后会简单讲一下。

在都没有trace到的情况下，我们会循环Global SDF的clipmap，对每一级clipmap做loop，直到Global SDF。比如二百多米全都没有trace到，那就是miss。当然，我们在之前的Demo里也用了RSM做最后的fallback，现在这个版本我们还没有放进去。

在SDF生成时，tracing我们都会做一些保守的处理，保证不会有薄墙被穿透。SDF其实是个volumetric，按voxel间隔来采样的生成过程，如果我的面很薄，在你的voxel精度以内，其实我们会有一些保守处理。

Lumen与场景结构

随之而来的问题是，我们trace到了某个表面之后，SDF里面没有办法拿到我们实际需要的数据，只能帮助快速找到交点位置，这个时候我们能拿到什么？近场MeshSDF时MeshId是我知道的，因为遍历列表的时候存了；另外我还知道SDF，所以可以靠SDF的gradient算出对应的normal，但是我有ID、normal和位置，要怎样得到我要的Radiance呢？包括Gbuffer的一些数据，这时我们是没有三角面片数据来插值计算的，没有各种材质的属性，所以我们需要一种高效的参数化方法。

我们使用了一种平铺的CubeMapTree结构：首先在Mesh导入时我们会预先处理，刚刚提到生成一组Card的描述，在runtime的时候，我们对放在地图里的每个实例，会根据mesh的Card信息实际利用Nanite高效光栅化，生成对应的Gbuffer。

Atlas在一张大的Atlas里面，其实是几张里面存了MRT，存了三张——包括albedo，opacity，normal，depth这样的信息。存的这个Atlas我们叫做Surface Cache，其实就是大家最终看到的LumenScene。当然，LumenScene还会经过SDF tracing，然后做tri-planar reprojection，这其实就是我们 tracing的结果。

我们tracing时tracing到哪个位置，就会找到它对应三个方向的Lumen card，把光栅化完的那些信息tri-planar reproject出来，得到的就是这个点要的信息。包括Gbuffer、Radiance信息。

Radiance信息从哪里来呢？是在生成这个card时，还会做直接的光照注入，然后生成它Irradiance的Atlas，并且这个Atlas中会根据维护的budget更新对应的Card，从texel出发，利用GlobalSDF去trace上一帧的lighting状态，也就是上一帧LumenScene的信息。

所以我们用屏幕空间Probe去trace时，trace到的那个Irradiance cache里的东西，就是多次反弹的结果。这个Atlas里card存的cache，其实都是2的整数次幂，为了方便我们做mip。因为我们有些阶段要用prefilter的mip，利用conetracing快速地做prefiltering结果的tracing。对于更远的Ray，我们其实在trace的时候，就已经借助的GlobalSDF，超过1.8米时，这个时候我们也没有对应的MeshID了。

所以类似地，在对应生成GlobalSDF的clipmap时，我们也会用Surface Cache生成一个voxel Lighting Cache，也就是LumenScene更低精度的voxel的表达。这个voxel Scene就是来自Cube Map Tree预处理后，radiance合并生成出来的。

这时我们每一帧都会重新生成voxel Lighting Cache，整个Lumen的结构是持续存在GPU上的，在CPU上维护对它的增减。我们哪些东西重新Streaming进来了，视角调整以后哪些card变得可见，为了控制开销，我会每帧固定更新一定数量的card，并且根据对应的Lighting类型，对这个Surface cache做一些裁减。对于那些tracing时不在屏幕中的shadow遮挡，我们都是靠Global SDF Trace来做的。

Final Gather

有了Tracing的手段，又从中获得了想要的数据的信息后，我们就要解决最终的GI问题了。传统模式中，比如Cards里存的是Surface Cache，已经有了多次反弹的照度信息，这里我们已经把追踪到的表面缓存不一致的求解计算分离到Card Capture和Card光照计算部分，就只需要在屏幕空间直接来Trace Ray，Trace这些Surface Cache里的Irradiance就可以了。

传统做RTX GI时，往往只能支撑1-2spp在Gbuffer发出BentNormal半球空间均匀分布的光线，如果靠SpatialTemporay，方差引导的这种滤波，在光线相对充足的情况下效果会非常好，但是当光线很不充足，譬如只有一束光从门缝或小窗口照进来时，离远一点的地方你Trace出来的Ray能采样到，实际有光源的地方概率太低，导致在滤波前的画面信息实在太少，最终滤波完的品质也是非常差、不能接受的。

我们的方法，是利用远低于Gbuffer分辨率的Screen Space的Probe，约每16个像素，根据实际像素插值失败的情况下，我们在格子里面还会进一步细化放置，放到一个Atlas里，我的每个Probe其实有8×8个Atlas，小的一个八面体投影的就是半球，自己World Space normal的半球，均匀分布我的立体角朝向的那个Tracing的方向，每一帧我还会对这个采样点做一些jitter，之后再去插值。

我们也会在像素平面，将最后全屏每个像素按照BRDF重要度采样，找周围Screen的Probe做跟我方向一致的weight调整，再去做插值，然后在计算probe的时候，我们利用半球投到八面体的方式，存了8×8的像素全都Atlas到一起，在细化时一直往下放。

所以最坏的情况，是比如每个像素都是一个前景，下一个像素就是一个后景——这其实不太可能，只是极端情况。这种情况我就变成要细化到每个像素，又变成逐像素去做这个tracing的Probe Cache。为了避免这种情况，我们其实是粗暴地限制了整个Atlas的大小，也就是最细化的东西，我填不下就不要了。

这样的好处是，我按照1/16的精度去做的Screen Probe，其实是1/256的精度，即使8×8我处理的像素数还是以前的1/4或者1/8，在做Spatial Filter最后每个像素插值时，我只要做Screen Probe3×3的filter，其实就相当于以前48×48的filter大小，而且效率很高。并且在求解间接的环境光蒙特卡洛积分时，可以靠上一帧这些ScreenProbe里reproject回来的ing Radiance的值，作为lighting的importance sampling的引导。

同样，BRDF也可以这样做。譬如BRDF值小于0的部分，无论入射光如何都不会贡献出射，随便这个方向上lighting在上一帧的ing radiance。在这个点上有多少，这个朝向有光过来，我贡献也是0——我不需要它，所以我最终就把这两个东西乘到一起，作为我新的这一帧probe的importance sampling的方向。

最后，我就会根据这个方向去tracing，之后radiance会存到跟它对应起来另外一张8×8的图里，Atlas到一起。对于小而亮的部分离的表面越远，每帧又有jitter又有方向，引导方向不一样。有时没追踪到，它的噪点就会比较多，并且trace长度越长光线的一致性也不好，所以相反离得远的光源，相对贡献得光照变化频率也比较低。因为我离的很远以后局部光有一些位移，对我这里的影响是很小的。

所以我们可以用一个世界空间的probe来处理，因为这个时候可以做大量的cache，这里我的世界空间也是一个clipmap，它也是稀疏存储的。因为只有我Screen Space的Probe Tracing访问不到的东西，我才会去布置更多的World Space的Probe去做更新处理，这里就不展开讲了。

最终，我们需要在全分辨率的情况下做积分，这时有一个办法，就是根据全分辨率像素得到BRDF采样，方法就是我刚才说的，从Screen Probe里面找。比如8×8像素周围的都去找跟它方向一致的weight去插值，但这样噪点还是很多，所以我们其实是从它的mip里面去预处理，从filter过的结果里去找。

这样还会有一个问题：我自己朝向的平面，比如8×8像素周围的都去找跟它方向一致的weight去插值，所以最终我们把八面体的radiance转成了三阶球谐，这样全分辨率的时候能非常高效的利用球谐系数做漫反射积分，这样的结果质量和效率都很好。

最后的最后我们又做了一次，我对每个像素都做完之后，再做一次temporal的滤波，但是会根据像素追踪到的位置的速度和深度来决定我这个像素的变化，是不是快速移动物体区域投影过来的，来决定我这个temporal filter的强度。

我temporal filter越弱，其实就相当于前面我去采样的时候积分起来的时候，我采样周围3×3 Spatial Filter效果就越强。整体上Lumen的框架就是这样，我略过了大量细节和一些特殊处理的部分。譬如半透明物体的GI没有讲到，Spectular我也没有特殊讲，但是像spectular在粗糙度0.3到1的情况下，和这里importance sampling的diffuse其实是一致的。

Lumen的未来

在未来，我们也希望能做进一步改进，比如镜面反射，Glossy反射我们已经能很好处理，但是镜面反射在不用硬件追踪的情况下，现在Lumen效果还是不够的，包括SkeletalMesh的场景表达方式、破碎物体的场景表达方式，以及更好处理非模块化的整个物体。因为现在模块化整体captured card或者SDF的各种精度处理，可能还不够完善。

我们希望提升植被品质，以及更快速地支持光照变化，因为我们有很多hard limiter的更新，比如card数量之类的，会导致你过快更新时跟不上。最后，我们还希望能支持更大的世界，譬如可以串流SDF数据，以及做GPU driven的Surface Cache。关于Lumen我们今天就先讲到这里。

03其他功能与Q&A

讲完两大招牌功能，我们快速过一下别的功能：比如最常被大家提到的大世界支持。从UE5开始我们有了更好的工具，比如World Partition就升级成了全新的数据组织方式，配合一套streaming系统，我们不需要手动处理runtime的streaming，引擎会帮你自动切分出不同的Partition，自动处理加载策略。

而且在这个基础上，我们又有Data Layer对于不同逻辑的处理，有World Partition Stream Policy根据layer对不同的Policy的定制，有Level Instance——可以把Level看成Actor、嵌套组成模板、模块化搭建地图，并且在Level Instance层级上设置Hlod的参数。

为了协同工作，我们还引入了One File Per Actor，大家每次在地图上编辑或新增时，其实只改到了一个独立的actor所对应的文件，文件锁的粒度比较细，就不会去动整个地图文件，这样引擎也会自动帮你管理这些散文件的changelist生成。

最后，我们还做了大世界的精度支持，把整个Transform的各种计算都改到了双精度浮点支持。另外，我们在Mobile上也做了更多支持，比如Turnkey全新的打包工作流程，移动端延迟渲染也进入了beta阶段。

除此之外，iOS我们也做了很多改进，在正式版本我们新增了opengles延迟渲染管线的支持，比如mali上的pixel local storage。同时我们也加入了DFShadow支持，以及一些新的shading model：例如和pc统一利用Burley SSS参数驱动的移动版本的preintegrated皮肤。

同时我们终于对DXC下的半精度做了支持，而且把所有的Metal Vulkan openGLES都用DXC做了转换。同时我们还加入了point light shadow、CSM cache和带宽优化过的565的RVT，做了全新的 gpu instance culling和更高效的auto-instancing等功能。