听枫阁 - 计算机图形学
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items: [译]即时辐射度算法
items: 次时代游戏制作的CG技术发展趋势
items: [译]QSplat:大型网格的多分辨率点渲染系统
items: [译]数据驱动下的游戏角色细腻头发动画
items: [译]准完全预计算下的辅助布料效果

[译]即时辐射度算法
type: item
date: 2018-06-16T11:03:00+08:00
description: 我们提供了从辐射度方程进行即时渲染的基本步骤。直接在纹理化场景描述上操作，非常高效且简单的算法可以生成照片级真实图像，而无需任何有限元核心或对基础积分方程进行离散化处理。通过利用图形硬件，利用用于解决全局光照问题的准随机游走确定性技术以及抖动低差异采样的新方法获得仅需数秒钟的渲染速率。分类和学科描述：I.3.3 [计算机图形学]：图片/图像生成 - 抗锯齿| 位图和帧缓冲操作| 显示算法| 查看算法;I.3.7 [计算机图形学]：三维图形和现实 - 动画|颜色，阴影，阴影和纹理|光能传递关键词：辐射方程，辐射率，阴影，蒙特卡罗积分，准蒙特卡罗积分，准随机游走，抖动低差异采样，硬件，累积缓冲区，实时渲染算法，照片写实。1 介绍提供一个写实场景描述，这个场景由辐射度积分方程[Kaj86]渲染而产生写实图像。在漫反射的前提下，得到弗雷德霍姆积分方程近似解的最常用方法是辐射度算法。 在经典算法[CW93]中，辐射度积分方程的核心是通过投影到某些有限基上，得到为场景元素数量的二次方的形状因子矩阵。 对于它的稀疏表示，已经引入了具有阶梯型基函数的阶梯型方法。 尽管如此，这些Galerkin算法需要存储积分方程的内核和离散解。除了用于高度复杂精确网格生成的阴影表示[LTG92]外，这样的投影还引入了离散化误差。在蒙特卡罗仿真领域中，不需要内核离散化的算法也是可行的，使用仅需要把解投影到有限基上的随机积分方案。与随机渐进法相似，在[Kerl96b]中，渐进性粒子仿真方案基于导入低差异采样。这个渐进性方案在略微优越的速率下平滑收敛，而且与随机算法相比没有变化。在双向路径追踪算法[LW93, VG94]中，尽管辐射度方程解的离散情况已经被避免，但其渲染时间远没有实时性。另外一个方面，图形学硬件能够实时通过扩展光源[HA 90, Hei 91, SKvW 92]照亮和遮蔽贴图场景。在我们新方法中，我们将光线确定性粒子仿真（即准随机游走原理）的优点与可用硬件功能结合，始终由辐射度方程进行渲染，既不使用核心也不使用积分方程解的中间解的投影，导致过程非常快速，健壮和直接。在介绍之后，论文的第二节中，我们简要的阐述全局光照问题的数学模型。第三节解释新的渲染过程及的准蒙特卡罗积分、准随机游走原理的基本技术。第四节，我们支持基本算法的一些扩展，包括基于抖动低差异采样的抗锯齿，镜面反射以及实时应用程序的改进，第五节讨论了该算法。最后一节得出结论，并指出未来研究的方向。2 全局光照我们的眼睛能感受到来自每单位角每单位面积功率的辐射。在真空中，辐射度$L$满足辐射方程[Kaj86]：$$L(y,\vec{w}_{r})=L_{e}(y,\vec{w}_{r})+\int_{\Omega}f_{r}(\vec{w}_{i},y, \vec{w}_{r})L(h(y,\vec{w}_{i}),-\vec{w}_{i})cos\theta_{i}dw_{i}\qquad$$其中$\Omega$是单位半球上垂直于$y$点表面的所有方向$\vec{w}=(\Omega,\phi)$的集合。$S$是作为边界表示而建模的场景表面。$h$函数返回当从$y$点出发向$\vec{\omega}_{i}$方向发射一条射线击中的第一个点。术语$cos\theta_{i}$表示将入射光线垂直投射到表面，$\theta_{i}$是$y$表面法线与入射光线$\vec{\omega}_{i}$之间的夹角。点$y$朝$\vec{w}_{r}$的辐射度$L$就是源辐射度$L_{e}$与反射辐射度之和。我们可以使用符号简写为：$$ L=L_{e}+T_{f_{r}}L $$双向反射分布函数$f_{r}$考虑了颜色和光泽度等表面特性。在一般设置中，这个函数取决于辐射的入射方向$\vec{w_{i}}$和反射方向$\vec{w_{r}}$以及基准点$y$。在辐射度设置中，$f_{r}=f_{d}(y):=\frac{\rho_{d}(y)}{\pi}$仅限于漫反射，然后辐射也会变得各向同性：$$L(y)=L_{\omega}(y)+\frac{\rho_{d}(y)}{\pi}\int_{\Omega}L(h(y,\vec{\omega}_{i})) cos\theta_{i}d\omega_{i}\qquad $$$\rho_{d}(y)$是漫反射贴图的反射性。给定一个四元组，全局光照问题由以下计算函数得到：$$<L,\Psi>:=\int_{S}\int_{\Omega}L(y,\vec{\omega})\Psi(y,\vec{\omega})cos\theta d\omega dy$$与辐射度设置相关，也与全辐射等式相关。检测器功能有多种选择，例如，在经典或分层辐射度方法[CW93]中使用的有限向量空…

次时代游戏制作的CG技术发展趋势
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date: 2018-06-15T20:16:00+08:00
description: 1 游戏CG技术的挑战写实的CG影像表现对于增强模拟现实世界的游戏环境中的沉浸感是必不可少的。特别是在高品质游戏制作中，改进图形表现使之成为成为大吸引力点的机会很多，如何做出让玩家第一眼看到就惊讶无比的影像已经成为了一个重要的技术课题。图1 Agni's Philosophy例如，SQUARE ENIX在2012年举办的E3这个世界上最大的游戏展上，公开的《Agni's Philosophy》实时CG技术演示。如图1的截图所示，实时计算影像已经接近电影质量，各公司和各研究机构正在进行各种研究和开发，以进一步提高性能。在游戏中开发CG技术的困难在于，它必须在每个游戏场景中实现健壮的计算，同时确保有限的计算资源之间的响应。与电影等影视产品不同的是，在游戏中，不仅仅是角色操作和相机操作，包括故事的速度和顺序之类的掌控权通常都留在玩家手中。出于这个原因，无论玩家视角如何，无论玩家进行了什么操作，都必须要能立即显示高品质的图像。此外，游戏制作所需的金钱和时间成本随着每一代硬件产品而呈指数级增长，尤其是处理60fps全高清视频的高品质游戏时， 为了避免在屏幕上出现锯齿，必须要生成高精度的多边形模型，纹理，动画等，这是造成开发周期延长和成本增加的原因之一。减少数据制作所需成本是各公司的共同课题， 给予依赖于设计经验的传统工作流程以技术支持，或是能够全自动生成一些数据的系统也已经被开发出来。本文介绍了几种应用于游戏的CG技术。首先，我们描述被称为实时全局光照（Global Illumination）的渲染技术。接下来，我将从物理模拟开始到统计分析方法的引入为止，总结CG动画技术的最新发展趋势。最后，我们介绍一种称为程序技术（Procedural Technologies），可动态生成游戏实时处理的数据的最新技术，并总结今后的展望。2 写实渲染的挑战2.1 图形硬件的应用在当前的游戏图像表示中，通过利用称为GPU（图形处理单元）专用于3D图形处理的并行计算单元已经开发了用于实时可编程地渲染CG场景的技术。在传统的CG系统 ，CG是利用硬件固有机能计算出来的，但是在GPU中，开发人员可以自由地编程控制绘图功能。尤其3D对象的质感表现依靠着GPU的登场得到了飞速发展。例如，为了再现人体皮肤的纹理，也在使用诸如在皮肤内模拟漫反射光的技术。2.2 基于即时辐射度技术（Instant Radiosity）的实时全局光照在此之前的技术中，确定对象颜色的时候，只处理从光源直接入射的光线。即不考虑来自其它物体的反射光和物体内部的透射光的影响。而用于模拟这些对象之间的光的相互反射和传播的技术被称为全局光照（GI）。为了实现精确的GI，需要模拟光传播的各种路径，其计算量通常很大。例如，以追踪方法和光子映射方法为代表的典型算法，为了得到物理上精确的结果，渲染一张静态画需要几秒到几个小时的计算时间。因此，GI限于应用于诸如电影等视频作品。然而，在近年来的高品质游戏中，GI和类似技术的引入变得不可或缺。出于这个原因，适合于游戏机的有限计算资源，特别是GPU计算体系结构的近似算法的正在持续不断的开发。图3 使用立即辐射度的实时全局照明在这种情况下，即时辐射度技术作为一种可以在游戏中得到实际应用的技术而受到关注。在即时辐射度技术中，如图2所示，在场景中放置一个接近物体表面反射间接光的颜色和强度的虚拟点光源，并且在渲染计算时，除了实际光源以外，还需要来自所有虚拟点光源的直接入射光进行对象的颜色计算。例如，通过在红色物体附近放置发射红光的虚拟点光源，近似模拟来自对象的反射光。一旦确定了虚拟点光源的亮度，颜色和排列，剩下的渲染过程就可以在一般的GPU计算管线上执行，因此它与现有的硬件兼容。而且，通过调整虚拟点光源的数量，可以容易地权衡计算速度和质量进行优化。图3显示了基于立即辐射度技术在GPU中实装的实时GI渲染结果，这表明即使使用现有的硬件配置，也可以获得足够高质量的影像。如上所述，即时辐射度技术具有优良的特性，因此预计可应用于次时代游戏。3 动画技术的发展伴随着纹理表现对GPU的使用和GI技术的发展，背景影像和场景纹理变得难以与现实区分。但是，如果角色像机器人或玩偶一样移动，整个影像的质量反而会使游戏的世界观崩塌。因此近年来，游戏场景的构成对象，特别是模仿人类模型角色的动画控制技术成了瞩目的焦点。3.1 使用数据交换和转换的经典技术在游戏中的传统动画技术中，通过在短时间切换数据进行回放，生成对应玩家操作的一系列动画。在许多高品质游戏中，会通过动作捕捉设备进行三维测量，以创建高度逼真的动画数据。然而，在简单地再现记录数据的技术中，可以在游戏中呈现的动画变化是有限的。在游戏中，多次重复显示相同的动作，重复播放相同的动画，会降低玩家的兴致。此外，影像要展示足够的说服力，显示与地形和…

[译]QSplat:大型网格的多分辨率点渲染系统
type: item
date: 2018-06-11T07:08:00+08:00
description: 3D扫描技术的进步使数亿多边形网格的实际创建得以实现。用于显示、简化渐进式网格传输的传统算法对于这种尺寸的数据集而言是不切实际的。我们定义了一个用于表示和逐步显示这些网格的系统，这些网格将基于边界球体的多分辨率层次结构与基于点的渲染系统结合在一起。专门使用一个数据结构用于视锥截取，背面剔除，细节层次选择和渲染。这种表示方法非常紧凑，可以快速计算，适用于大型数据集。我们是为了用于大型3D数字化项目而编写的，它可以快速启动，保持用户可设置的交互式帧速率，而不管对象的复杂程度或相机位置如何，在运动过程中产生合理的图像质量，并在空闲时逐渐细化为高的最终图像质量。我们已经在包含数亿样本的扫描模型上演示了该系统。分类和学科描述：I.3.3 [计算机图形]：图片/图像生成 - 显示算法;I.3.5 [计算机图形]：计算几何和对象建模 - 曲线，曲面，实体和对象表示;I.3.6 [计算机图形]：方法和技术 - 图形数据结构和数据类型。关键词：渲染系统，空间数据结构，细节层次算法，压缩算法1 简介计算机图形学最近的一个重大趋势是在渲染过程中向着使用实时对象采样表现方式转变。这种趋势的一个例子是越来越多地使用三维扫描系统，它可以生成物理对象三维采样模型。然而，3D扫描仪的一个问题是如何处理他们生产的大量数据。在过去几年中，3D扫描系统的硬件和软件组件的改进已经将实际可获得的扫描网格大小增加到数亿个样本。当前工作站不能实时显示这种尺寸的网格，传统网格简化和逐步显示算法的运行时间和空间需求使得这些方法对于包含超过几百万个样本的扫描网格来说不切实际。而且，许多这样的技术着重于优化单个边和顶点的布局，每个顶点将会消耗大量精力。然而，扫描的数据通常具有大量的顶点，并且由于噪声的原因，它们的位置往往不够精确。这揭示存在一种替代方法，这种方法将个别点视为相对不重要，这样对原始网格而言实际上降低了消耗。最近采用这种范式的研究包括Krishnamurthy和Levoy的样条拟合系统[Krishnamurthy 96]，Curless和Levoy[的距离图像合并系统Curless 96]，以及基于八叉树粒子的Yemez和Schmitt渲染系统[Yemez 99]。这些算法不会精确处理范围数据，实际上也不会保留原始网格的任何样本的3D位置。遵循这种低基本成本算法的趋势，我们开发了一种用于大型网格交互式显示的新算法。这个被称为QSplat的算法是在一个大型3D数字化项目[Levoy 00]的过程中设计的。由于它使用基于遍历边界球体层次结构的简单渲染算法，因此适合浏览此项目中生成的模型，该模型包含1亿至10亿个样本。此外，QSplat不保持输入网格的连通性（在扫描固有数据时仅能用于解决深度不连续性而没有其他意义），而是依赖于基于点的表示和图示渲染(splat rendering)。因此，我们的系统比类似的基于多边形的系统具有更低的预处理和渲染成本。在本文中，我们将介绍QSplat数据结构和渲染算法，并讨论一些权衡和设计决策，以使其适用于大型网格。我们描述系统的渲染性能，并讨论它的预处理成本。最后，我们考虑它与以前用于显示大型网格的算法的关系，并描述用于渲染其他类型大型几何数据集的一些未来扩展。2 QSplat数据结构和算法QSplat使用层次结构的边界球体[Rubin 80，Arvo 89]进行可见性剔除，细节层次控制和渲染。树的每个节点都包含球体中心和半径，法线，普通锥体的宽度[Shirman 93]以及可选的颜色。可以从多边形，体素或点云中生成这样的边界球体层次结构，但对于我们的应用程序，我们只需要一种用于从三角形网格生成层次结构的算法。层次结构被进行预处理，然后写入磁盘。2.1 渲染算法一旦构建了层次结构，将使用以下算法进行显示：TraverseHierarchy(node) { if (node not visible) skip this branch of the tree else if (node is a leaf node) draw a splat else if (benefit of recursing further is too low) draw a splat else for each child in children(node) TraverseHierarchy(child) }我们现在详细研究这个基本算法的几个阶段。可见性剔除: 当我们递归边界球体层次时，我们剔除不可见的节点。通过测试每个球体相对视锥体的位面来进行视锥剔除。如果球体位于外部，则它和其子树将被丢弃并且不会被进一步处理。如果球体完全位于平截头体的内部，不会尝试对该节点的子节点进行进一步的视锥体剔除。我们还将在渲染过程中使用存储在每个节点的法线和法线锥来进行执行背面剔…

[译]数据驱动下的游戏角色细腻头发动画
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date: 2018-06-10T21:37:00+08:00
description: 我们提出了一种数据驱动的方法，以在诸如游戏等交互式应用程序中实现高质量的细腻头发动画。通过设计评估头发动态相似性的误差度量方法，我们尽可能考虑头发特征。我们还提出了一种基于二次动作图（SMG）的新型数据库构造算法。我们的算法可以提高这些图形的效率，减少冗余数据，并且在考虑将来动作的同时实现两个可视化剪辑的视觉平滑连接。使用我们的SMG的运行过程的成本相对较低，允许实时交互操作。关键字：数据驱动，交互式应用，头发动画，游戏角色，次级动作图1 介绍数十年前，在视频游戏等交互式应用程序中，角色的头发通常被表示为具有α映射的三维曲面（例如NURBS），这看起来非常不自然。 头发之间摩擦，碰撞和静电力非常复杂，头发的粗糙表面或小而不规则的半径[1]特征使得真实的头发模拟成为一项非常艰巨的任务。 而且，游戏中有限的资源使得当时的头发动画几乎无法表现出来。提出了许多方法来解决这个问题，如圆柱体或带状结构[2]。这些方法可以加快线头发模拟的计算时间并获得更好的结果。 然而，由此产生的动作仍然过于粗糙并且不令人满意。 为了达到视觉上令人满意的效果，独立模拟每条链的方法[3，4]是目前的主要趋势。 这些方法的成本非常高，因此实时交互式应用程序非常耗时。在本文中，我们提出了一种数据驱动的方法来在交互式应用程序（如游戏）中近似详细的头发动画（如图1所示）。 仅考虑游戏人物的特定特征，只需要操作有限的动作（走路，左转，右转，跳跃等），我们可以说实际出现的动画是可以预测的。 使用数据驱动和子空间技术[5,6,7]，提前构建一个包含头发动画片段的数据库，以非常低的成本使用这种预先计算的数据库加速运行时过程。这种方法的一些具体问题包括：如果细节被寻找，数据库的大小往往会很大，并且惯性力等连续动作的影响不能被忽略，以避免视觉上的不兼容。为了解决这些问题，我们提出了一种基于次级活动图的新型数据库构建算法。我们的算法可以提高这些图形的效率以减少冗余数据，并且在考虑到它们的未来动作的同时实现两个动画片段的视觉平滑连接。2 相关工作目前，尽管电子游戏图形的质量很高，但为了解决头发模拟的高成本问题，提出了各种方法。最常用的方法是将几根线作为引导线，并对其余部分进行插值，如[8]所示。柴等。提出了一种简化的头发模型方法[9]，通过从训练数据中选择有效的引导头发和插值权重来加速运行时间模拟。但是，由此产生的速度在引导头发的数量和模拟方法上是不同的。此外，模拟的运行时成本对于游戏等应用来说仍然过高。我们的方法与Chai等人的方法不同，我们主要关注于降低计算成本并且在运行时过程中不依赖模拟器。Han等人提出的其他方法，如GPU上的并行计算。 [10]加快模拟时间。然而，并行计算方法和插值方法都不能很好地处理头发碰撞，这在动画头发的外观中起着非常重要的作用。数据驱动和子空间方法被用于许多地方，以解决运行时计算成本问题（例如流体[11]，变形[12]）。 数据驱动方法的主要概念是建立一个数据库来支持实时计算。 James和 Fatahalian [5]提出了一种方法来处理交互式应用的可预测动作。 脉冲响应函数（IRF）和脉冲调色板可以表示特定的动作序列，通过组合多个动作并回顾所选动作的预计算数据，可以实现交互式的实现和复杂的变形。 但是，这种方法主要针对单瞬时脉冲的动作，并且不能实现复杂的动作。 从一种冲动转换到另一种冲动也缺乏准确性，并且不能很好地证明先前行动留下的惯性。Guan等人[6]提出了一种方法，通过使用多线性代数将头发参数（长度，柔软度等）从学习数据库中分解出头发外观。该方法可以在调整头发参数的同时实时实现头发动画。然而，与James等人的方法一样，Guan等人的方法并不重视动作之间的惯性力。Kim等人[7]将IRF与动作图结合在一起（在第3.1节中解释），作为James处理复杂动作序列的实时布阵方法的扩展。布料沿着身体的动作存储在次动作图（SMG）中，其中每个节点对应于人体的动画片段。通过从最大布料状态的连接错误发生的位置扩大图形，可以在一定程度上保留先前动作留下的惯性效果。这种方法可以实现比[5]中James的方法更复杂的动作，并且在交互式应用中实现令人满意的布料动画。Kim等人的方法是有希望的，但是考虑到非常大的数据库，构建的数据库的质量变得重要。Stanton等人。在[13]中将Kim等人的方法应用于流体。通过检测玩家往往采取的最常见的行为，Stanton等人的方法着重于如何提高含有重要数据的构建的SMG的效率。考虑到头发也是角色身体上的附属物，Kim等人的方法为交互式应用中如何处理头发动画提供了新的思路。但是，头发的特殊性使得直接应用这种方法变得困难。因此，我们试图找到一种方法来提高数据库的质量（基于SMG）。3 动作图和二次动作图在本节中，我们将动作图形描述…

[译]准完全预计算下的辅助布料效果
type: item
date: 2018-06-10T17:39:00+08:00
description: 图1计算机图形学中针对数据驱动方法的中心论点取决于维度的咒语：对复杂空间的“一切”进行预计算是棘手的。在本文中，我们通过使用数千的CPU运行时间来挑战这一假设，以便通过大型运动图，对辅助服装空间（the space of secondary clothing）在动画角色上的影响进行大规模探索。我们的系统将不断探索布料动力学的拓扑空间，逐步构建一个可以捕捉动力学系统的辅助布料运动图（secondary cloth motion graph）。我们发现有可能将动态空间采样到低视觉容错，并且包含数十千兆字节原始网格数据的辅助运动图可以被压缩到仅几十兆字节。 这些结果使我们能够捕捉高分辨率及离线布料仿真对丰富的角色动作空间的影响，并将其作为交互式应用程序的一部分进行高效传送。关键词: 布料模拟，数据驱动动画，视频游戏1 简介数据驱动技术已经实现了有着惊人复杂现象的实时动画，这些现象原本要么过于昂贵而难以实时模拟（例如高分辨率布料的褶皱 [Kavan等人 2011; Wang等人 2010] ）或是缺乏优异的模型（例如人体动作）。然而，反对这些基于预计算的方法的中心论点取决于维度的诅咒：不可能捕捉到“一切”，因为每个额外模拟条件下的动态空间都在指数性爆炸增长。基于此原因，之前几乎所有的数据驱动动画都工作在很少的激励模式下，在严格控制的环境中研究现象，并且严格假设现象会周期性地返回到单一静止配置[James和Pai 2002; James和Fatahalian 2003; de Aguiar等人 2010; Guan等人 2012]。鉴于低成本，大规模计算能力的快速增长，我们认为现在是重新审视这一假设的时候了。尽管捕捉复杂动力学系统的所有内容并不容易，但是捕捉几乎所有重要的内容却是可能的。这反映了计算机科学的发展趋势：研究人员在理论上研究机器翻译等无限空间时，已经捕获了翻译的“几乎所有内容”。例如，仅需使用足够大的数据语料库[Halevy等人 2009]即可完成。在本论文中，我们将重点放在通过有限运动图进行动画角色辅助布料效果的预计算上。我们引入了辅助运动图的概念：对于主运动图中的每个状态（在本例中为角色的姿态），辅助运动图中可能有许多相应的状态（在本例中为身体上的衣服配饰）。因为布料是一种动力学系统，布料的状态而不仅取决于身体的姿态，还取决于之前的布料状态，所以辅助运动图可能比主动作图复杂得多。我们通过对辅助运动图空间进行大规模的探索来报告我们的发现。与之前关于预计算的工作相比，我们模拟了更多的数据以构建动力学相位空间的大型图像。我们的主要示例使用超过55分钟的模拟布料动画以及超过4500个CPU小时的计算来表现。我们探索的规模使我们能够观察动力学中的分枝现象，即布料配置的持续变化会产生新的子图，这些子图与计算过的状态大部分保持不相交。我们证明，即使对于大型动作图形，也可以探索辅助动态空间以降低视觉容错 - 基本上，预计算几乎所有重要的 - 可以将结果数据压缩到相当小的内存占用。在实际应用中，这些结果使我们能够捕捉到高分辨率离线布料模拟对角色动作丰富空间的影响，并将其作为交互式应用程序的一部分在适度的硬件上进行实时传送。与许多数据驱动技术相比，我们的模型保证了预计算模型中近似误差的范围。由于采样不足导致的误差仅在数据库中稀疏的一组帧中出现。因此可以完全验证误差，甚至可以手动检查这些误差帧。此外，与之前的预计算方法通常需要详细设置预计算确切场景相反，我们的系统旨在支持动态空间的“持续探索”，在相位空间的不断扩大的空间中构建动态空间。2 相关工作使用计算机模拟生成布料动作已成为一个长达四分之一世纪的活跃研究课题[Terzopoulos等人 1987]。在那段时间里，有关布料动力学和碰撞处理的关键问题已经得到解决[Baraff和Witkin 1998; Bridson等人 2002; Choi和Ko 2002; Bridson等人 2003]。 有关布料模拟方法发展的总结可以在Nealen等人[2006] 和Thomaszewski等人[2007]的调查文章中找到。目前许多模拟布料的方法可以产生非常逼真的结果，甚至可以以假乱真[Mu ̈ller和Chentanez 2010; Narain等人 2012]。这些方法的逼真程度可以通过使用测量材料特性来增强[Wang等人 2010; Miguel等人 2012]，甚至模拟独特纱线层次物理学来增强[Kaldor等人 2010]。然而不幸的是，目前逼真高分辨率布料仿真的计算成本导致了它在交互式应用中难以使用。图形研究人员使用各种方法解决了这个问题，其中许多方法也使用预计算的数据。一种常见的方法是进行低分辨率仿真，然后使用基于预计算的高分辨率仿真来添加额外的褶皱细节[Wang等人 2010; Kava…