当前位置: 首页 > news >正文

UnityShader:IBL

 效果:

实现:

Shader "MyShader/IBL"
{Properties{_CubeMap ("环境贴图", Cube) = "white" {}_Exposure("曝光",float)=1.0_Color("颜色",color)=(1,1,1,1)_NormalMap("法线贴图",2d)="bump"{}_AOMap("环境遮蔽",2d)="white"{}    _RoughnessMap("粗糙度贴图",2d)="black"{}_RoughnessContrast("粗糙度对比度",Range(0,10))=1_RoughnessLight("粗糙度亮度",float)=1_Roughness("粗糙度",Range(0,1))=1}SubShader{Tags { "RenderType"="Opaque" }LOD 100Pass{CGPROGRAM#pragma vertex vert#pragma fragment frag#include "UnityCG.cginc"inline float3 ACES_ToneMapping(float3 v){v *= 0.6f;float a = 2.51f;float b = 0.03f;float c = 2.43f;float d = 0.59f;float e = 0.14f;return saturate((v*(a*v+b))/(v*(c*v+d)+e));}   struct appdata{float4 vertex : POSITION;float2 texcoord : TEXCOORD0;float3 normal : NORMAL;float3 tangent : TANGENT;};struct v2f{float4 pos : SV_POSITION;float2 uv : TEXCOORD0;float3 normal_world : TEXCOORD1;float3 tangent_dir : TEXCOORD2;float3 binormal_dir : TEXCOORD3;float3 pos_world : TEXCOORD4;};samplerCUBE _CubeMap;float4 _CubeMap_HDR;sampler2D _NormalMap;float4 _NormalMap_ST;sampler2D _AOMap;float _Exposure;float4 _Color;float _RoughnessContrast;sampler2D _RoughnessMap;float _RoughnessLight;float _Roughness;v2f vert (appdata v){v2f o = (v2f)0;o.pos = UnityObjectToClipPos(v.vertex);o.uv = TRANSFORM_TEX(v.texcoord,_NormalMap);o.normal_world = normalize(mul(v.vertex,unity_WorldToObject).xyz);o.tangent_dir = normalize(mul(unity_ObjectToWorld,v.tangent).xyz);o.binormal_dir = normalize(cross(o.normal_world,o.tangent_dir));o.pos_world = mul(unity_ObjectToWorld,v.vertex);return o;}fixed4 frag (v2f i) : SV_Target{half3 normal_world = normalize(i.normal_world);half3 tangent_dir = normalize(i.tangent_dir);half3 binormal_dir = normalize(i.binormal_dir);half3 normal_data = UnpackNormal(tex2D(_NormalMap,i.uv));float3x3 TBN = float3x3(tangent_dir,binormal_dir,normal_world);normal_world = normalize(mul(normal_data,TBN));half3 view_dir = normalize(_WorldSpaceCameraPos.xyz-i.pos_world);half3 hdr_reflect_dir = normalize(reflect(-view_dir,normal_world));half roughness = tex2D(_RoughnessMap,i.uv);roughness = saturate(pow(roughness,_RoughnessContrast)*_RoughnessLight+_Roughness);roughness = roughness*(1.7-0.7*roughness);float mip_level = roughness*6;half4 cube_color = texCUBElod(_CubeMap,float4(hdr_reflect_dir,mip_level));half3 env_color = DecodeHDR(cube_color,_CubeMap_HDR);half ao_color = tex2D(_AOMap,i.uv);half3 final_color = env_color*ao_color*_Color.rgb*_Exposure;half3 final_color_liner = pow(final_color,2.2);half3 final_color_gamma = pow(ACES_ToneMapping(final_color_liner),1.0/2.2);return fixed4(final_color_gamma,1.0);}ENDCG}}
}

相关文章:

UnityShader:IBL

效果: 实现: Shader "MyShader/IBL" {Properties{_CubeMap ("环境贴图", Cube) "white" {}_Exposure("曝光",float)1.0_Color("颜色",color)(1,1,1,1)_NormalMap("法线贴图",2d)"bu…...

每日五道java面试题之mybatis篇(三)

目录: 第一题. MyBatis的框架架构设计是怎么样的?第二题. 为什么需要预编译?第三题. Mybatis都有哪些Executor执行器?它们之间的区别是什么?第四题. Mybatis中如何指定使用哪一种Executor执行器?第五题. Mybatis是否支持延迟加载…...

C#开发五子棋游戏:从新手到高手的编程之旅

C#开发五子棋游戏:从新手到高手的编程之旅 目录 一、引言 二、项目规划与设计思路 三、棋盘与棋子的数据模型构建 四、交互式用户界面设计 五、核心游戏逻辑实现 一、引言 五子棋,作为一种古老的策略型棋类游戏,在全球拥有广泛的爱好者…...

ELK日志管理实现的3种常见方法

ELK日志管理实现的3种常见方法 1. 日志收集方法 1.1 使用DaemonSet方式日志收集 通过将node节点的/var/log/pods目录挂载给以DaemonSet方式部署的logstash来读取容器日志,并将日志吐给kafka并分布写入Zookeeper数据库.再使用logstash将Zookeeper中的数据写入ES,并通过kibana…...

深度强化学习01

Random variable Probability Density Function 期望 Random Sampling 学习视频 这绝对是我看过最好的深度强化学习!从入门到实战,7小时内干货不断!_哔哩哔哩_bilibili...

C++ 智能指针的使用

智能指针类型 在C程序中,普通变量使用栈内存,为函数运行时专用,结束后会自动释放,无须考虑内存释放问题。 但堆内存是共用的,其使用是通过指针变量的new来分配,使用delete来释放,因指针使用方便…...

Flutter 核心原理 - UI 框架(UI Framework)

Flutter 既能保证很高的开发效率,又能获得很好的性能。 这两年 Flutter 技术热度持续提高,整个 Flutter 生态和社区也发生了翻天覆地的变化。目前Flutter 稳定版发布到了3.0,现在已经支持移动端、Web端和PC端,通过Flutter 开发的…...

Hive优化

工作中涉及到优化部分不多,下面的一些方案可能会缺少实际项目支撑,这里主要是为了完备一下知识体系。 参考的hive参数管理文档地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/ConfigurationProperties 对于Hive优化,可以…...

React 的 diff 算法

React 的 diff 算法的演进。 在 React 16 之前,React 使用的是称为 Reconciliation 的 diff 算法。Reconciliation 算法通过递归地比较新旧虚拟 DOM 树的每个节点,找出节点的差异,并将这些差异应用到实际的 DOM 上。整个过程是递归的&#x…...

综合知识篇07-软件架构设计考点(2024年软考高级系统架构设计师冲刺知识点总结系列文章)

专栏系列文章: 2024高级系统架构设计师备考资料(高频考点&真题&经验)https://blog.csdn.net/seeker1994/category_12593400.html案例分析篇00-【历年案例分析真题考点汇总】与【专栏文章案例分析高频考点目录】(2024年软考高级系统架构设计师冲刺知识点总结-案例…...

【GPT-SOVITS-05】SOVITS 模块-残差量化解析

说明:该系列文章从本人知乎账号迁入,主要原因是知乎图片附件过于模糊。 知乎专栏地址: 语音生成专栏 系列文章地址: 【GPT-SOVITS-01】源码梳理 【GPT-SOVITS-02】GPT模块解析 【GPT-SOVITS-03】SOVITS 模块-生成模型解析 【G…...

Flutter第四弹:Flutter图形渲染性能

目标: 1)Flutter图形渲染性能能够媲美原生? 2)Flutter性能优于React Native? 一、Flutter图形渲染原理 1.1 Flutter图形渲染原理 Flutter直接调用Skia。 Flutter不使用WebView,也不使用操作系统的原生控件,而是…...

[氮化镓]GaN中质子反冲离子的LET和射程特性

这篇文件是一篇关于氮化镓(GaN)中质子反冲离子的线性能量转移(LET)和射程特性的研究论文,发表在《IEEE Transactions on Nuclear Science》2021年5月的期刊上。论文的主要内容包括: 研究背景:氮…...

【项目】C++ 基于多设计模式下的同步异步日志系统

前言 一般而言,业务的服务都是周而复始的运行,当程序出现某些问题时,程序员要能够进行快速的修复,而修复的前提是要能够先定位问题。 因此为了能够更快的定位问题,我们可以在程序运行过程中记录一些日志,通…...

安卓国产百度网盘与国外云盘软件onedrive对比

我更愿意使用国外软件公司的产品,而不是使用国内百度等制作的流氓软件。使用这些国产软件让我不放心,他们占用我的设备大量空间,在我的设备上推送运行各种无用的垃圾功能。瞒着我,做一些我不知道的事情。 百度网盘安装包大小&…...

健身·健康行业Web3新尝试:MATCHI

随着区块链技术进入主流,web3 运动已经开始彻底改变互联网,改写从游戏到金融再到艺术的行业规则。现在,MATCHI的使命是颠覆健身行业。 MATCHI是全球首个基于Web3的在线舞蹈健身游戏和全球首个Web3舞蹈游戏的发起者,注册于新加坡&a…...

VB.NET高级面试题:什么是 VB.NET?与 Visual Basic 6.0 相比有哪些主要区别?

什么是 VB.NET?与 Visual Basic 6.0 相比有哪些主要区别? VB.NET是一种面向对象的编程语言,是微软公司推出的.NET平台上的一种编程语言,用于构建Windows应用程序、Web应用程序和Web服务等。它是Visual Basic的后续版本&#xff0…...

30.HarmonyOS App(JAVA)鸿蒙系统app多线程任务分发器

HarmonyOS App(JAVA)多线程任务分发器 打印时间,记录到编辑框textfield信息显示 同步分发,异步分发,异步延迟分发,分组任务分发,屏蔽任务分发,多次任务分发 参考代码注释 场景介绍 如果应用的业务逻辑比…...

伺服电机编码器的分辨率指得是什么?

伺服电机编码器的分辨率是伺服电机编码器的重要参数。 一般来说,具体的伺服电机编码器型号可以找到对应的分辨率值。 伺服电机编码器的分辨率和精度不同,但也有一定的关系。 伺服电机编码器的分辨率是多少? 1、伺服编码器(同步伺…...

WPF中使用LiveCharts绘制散点图

一、背景 这里的代码使用MVVM模式进行编写 二、Model public class DataPoint{public double X { get; set; }public double Y { get; set; }} 三、ViewModel public class ScatterChartViewModel{public SeriesCollection Series { get; set; }public ScatterChartViewMod…...

linux之kylin系统nginx的安装

一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源(HTML/CSS/图片等),响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址,提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...

SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程

SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外,K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案,全安装在K8S群集中。 具体可参…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

Xshell远程连接Kali(默认 | 私钥)Note版

前言:xshell远程连接,私钥连接和常规默认连接 任务一 开启ssh服务 service ssh status //查看ssh服务状态 service ssh start //开启ssh服务 update-rc.d ssh enable //开启自启动ssh服务 任务二 修改配置文件 vi /etc/ssh/ssh_config //第一…...

PHP和Node.js哪个更爽?

先说结论,rust完胜。 php:laravel,swoole,webman,最开始在苏宁的时候写了几年php,当时觉得php真的是世界上最好的语言,因为当初活在舒适圈里,不愿意跳出来,就好比当初活在…...

Oracle查询表空间大小

1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...

【单片机期末】单片机系统设计

主要内容:系统状态机,系统时基,系统需求分析,系统构建,系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目:根据上述描述绘制系统状态流图,注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

C# 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)

给定半径r,求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子: 输入:r 5 输出:78.53982 解释:由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982,因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

AGain DB和倍数增益的关系

我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...