Ambient Occlusion в играх простым языком! SSAO, SSDO, HBAO+, GTAO, LSAO, VXAO, DeepAO

• Видео рассказывает о том, что такое эмбиент окклюжен и как он работает в играх.  

• Эмбиент окклюжен - это эффект, который имитирует затенение объектов в окружающем пространстве.  

• Он используется для создания реалистичного освещения в играх.  

• Эмбиент окклюжен был впервые использован в начале 2000-х годов для имитации распространения света в играх.  

• В 2007 году компания "Крайтек" представила игру "Крайзис", которая использовала динамический расчет затенения объектов.  

• В 2017 году "Крайтек" представила улучшенную версию эмбиент окклюжена, которая учитывала направленность источника освещения.  

• Эмбиент окклюжен может быть улучшен путем увеличения количества сэмплов, использования буфера нормалей или учета направленности источника освещения.  

• Эти модификации позволяют более точно затенять объекты и строить тени в пространстве экрана.  

• СС Ди-О использует сэмплирование для определения видимости и расчета освещения.  

• Видимые сэмплы участвуют в расчете освещения, а оклюдеры игнорируются.  

• СС Ди-О позволяет рассчитать первичный рефлекс или переотражение света.  

• H-BO использует метод расчета видимости горизонта, сэмплирование вдоль определенных направлений.  

• H-BO чувствительно к ручному подбору параметров и требует оптимизации для повышения производительности.  

• GT использует модифицированную формулу для упрощения вычислений и повышения производительности.  

• GT реализует GT, что позволяет корректировать интенсивность затенения на основе отражательной способности поверхности.  

• GT использует буфер половинного разрешения и двусторонний фильтр реконструкции для восстановления разрешения.  

• В игре Quantum Break впервые представлена технология затенения, называемая "не обращайте особого внимания на различия".  

• Функция видимости заменяется на функцию расстояния, что позволяет учитывать влияние самых далеких объектов на затенение.  

• Проблема сэмплирования вдоль направлений решается путем сэмплирования всего экрана, что ускоряет этап расчета.  

• Алгоритм затенения (Ambient Occlusion) ускоряет самый медленный этап расчета - сэмплирование вдоль направлений.  

• Использует информацию со всей сцены, что позволяет учитывать объекты, находящиеся позади видимых.  

• Локальность действия: радиус полусферы, в которой производится сэмплирование, ограничен, что приводит к визуальным артефактам.  

• Трассировка лучей и машинное обучение (Deep Learning) используются для увеличения разрешения изображения и повышения производительности.  

• Алгоритм сглаживания на основе нейросетей (Deep Learning) разработан для улучшения качества изображения.  

• Время исполнения алгоритма Deep Learning Ambient Occlusion в два раза быстрее, чем у обычного метода.