毛发渲染（一）--基于多pass透明混合

作者最近有些忙哈哈哈，连这篇文章还在年前拖到了年后才更新完成！这里只简单比较叙述多pass的基本原理，与毛发各种的渲染模拟的比较等等，后续会更详细描述毛发相关的渲染~

毛发渲染模拟的简介：

毛发渲染一直是实时图形学的难题，因为其光照复杂，数量众多，物理效果不好抽象等。所以才有了多pass的毛发、面片（card）与Mesh实现毛发、Marschner毛发模型、 Kajiya-Kay模型等等。毛发的渲染模拟按照适用范围大概分为几种：长发或者短毛发。其中人类主要是长发居多、动物的毛皮主要是表现为短发当然它们的适用范围也不同，动物的短毛皮比人类头发更加复杂，一种是表层的长毛（被毛），另一种是内层的绒毛（更加细小、弯曲）就适合使用混合的多pass实现。

毛发模拟的几种方式：

毛发的物理‘：

K帧动画：技术实现简单，通过使用不同移动方向播放不同动画来实现。优点：技术简单，性能消耗最低。缺点：堆人力，需要大量的美术人员及其工作耗时；
Dynamic Bone 动态骨骼，优点：性能消耗低，在移动端表现良好。缺点：无自碰撞、无法拉伸可能会发生自穿插。另外一方面DynamicBone所有计算都不考虑时间因素，所以同样弹簧参数不同更新频率参数下表现会非常不同，加大了调参难度。详细请看我另一篇文章移动端布料的模拟 -基于DynamicBone的实现。

毛发的渲染：

phong,就不必多说优点：算法简单好实现，无技术难度，计算量不大性能消耗低；缺点：经验模式，不真实。
KaijiyaKay，基于卡通的毛发渲染，是基于经验的着色模型，也就是并不是完全的着色物理正确。在Kajiya-Kay模型中，头发纤维被抽象化为一个不透明的圆柱体，不能够透射和产生内部反射。因此，Kajiya-Kay模型不能表现一些肉眼观察到的头发效果，同时也是能量不守恒的。在kajiya中，光照主要分为diffuse和Specular。现代动画中常见。缺点：莫名的高光，不是基于真是的渲染是NPR。
Marschner(siggraph03) 是除Kajiya-Kay模型外另一个应用广泛的头发着色模型。Marschner模型将头发纤维抽象为一个透明的椭圆柱体。其将有相关散射的光路，最主要的三个光路R“光线从头发丝表面反射给view”，
TT“光折射进头发然后反射给view”，TRT“光线折射进头发丝，再内部反射后最终折射给观察者”。优点：真实，经典算法；缺点：消耗大；

多RenderPass渲染原理：

说多pass前先说一下什么是单pass,简单来说一个pass就是走完图形渲染底层一个渲染流程，（从顶点计算着色光栅化等这一套流程）从而得到一帧数据的过程；multi-pass就是多pass也就是渲染一帧需要多个pass来配合完成最后那一帧的效果的过程。

一个物体我们需要多次渲染，每个渲染过程的结果会被累加到最终的呈现结果上或者说是一个RenderTarget(FBO 离屏渲染)，所以往往多PASS往往又与透明相联系；至于为什么需要多pass当然是因为一个pass无法满足我们的需求，就比如“Z-prepass”、“多pass短毛发的渲染”。 pass之间是相互依赖的，后边的pass会用到前面的pass数据（深度、几何信息、alpha），最后的pass出来的数据才是帧缓冲中的数据。（这里作者遇到了一个Bug，多pass毛发透底，就是渲染的顺序问题，alpha值的叠加问题！）

虽然不管引擎做了什么抽象比如unity的多pass只需要写一次代码剩余使用配置来，但本质上就是一系列drawcall的集合，这类DrawCall通常有着类似的属性，并且按照一定的顺序执行，绘制结果通常保存在一张RT中，作为输入供后边使用****。一次FBO bind 当前所有绘制指令 unbind FBO解绑绘制指令。所以现代的引擎中有各种各样的pass 比如unity 或者UE大致分为了 Reflection Pass，Shadow Pass、 highlights pass、Global illumination pass、Light Pass、 Pre-Z、还有一种比较特别的pass ——后处理的全屏pass，这种pass只绘制两个或者一个三角形，但也称为一个pass。

如上所说的

多PASS实现毛发的渲染

大致是实现流程：
分为两步，也可以说分为两种材质（可以通过宏编译来划分一个sahder，根据不同的引擎有不同的做法但是原理相同，大同小异而已）
一、材质一是一个底图，不开启透明混合的底图（理解：想象一下毛发底下是皮层是不透明度），但是该有的噪声纹理还是要有。然后只需要设置要渲染毛发的Mesh的材质setMaterial(furmMat1) 然后draw() 即可。
二、材质二就是多pass,需要开启透明混合，同样需要噪声纹理同样纹理的采样环绕方式是四方连续环绕模式GL_MIRRORED_REPEAT
，噪声纹理的噪声就是毛发生成的位置！然后每一次pass都要设置一个FUR_OFFSET参数，在opengl中是0到1 的一个范围，可以等于1 不能为0；该项就是毛发layer朝着法线normal方向的偏移量（理解：想象一下一层一层的挤出去）所以毛发长度越长需要的pass数量越多，即层数越多也就是Draw的次数越多！比如pass 10 层偏移FUR_OFFSET = 0.1，没层+0.1；pass 25 层0.04；在毛发的片元函数中，把noise的灰度输出到alpha，并且让alpha值随着层数衰减，至此我们已经完成了多pass毛发原理的主要部分。

根据RenderPass渲染原理，别看unity或者UE 看起来多pass 实现原理很难，其实很简单的（引擎只是做了一些便捷化的操作）伪代码如下：

local defaultMat     //不透明底图
local furMaterial   //透明render(){       //渲染循环中
furFbo:bind()for (i = 1, passCount>i, i++)if(i == 1){model:setMaterial(defaultMat)model:draw()}else{flurMaterial:getParmeter():setFloat(i - 1)  //设置偏移量（根据需求来设置）model:setMaterial(furMaterial)model:draw()}
endfurFbo:unbind()
}

一次draw就是一个pass,对应的材质设置即对应的drawcall，及其排序也跟循环顺序一致。alpha值根据各个层pass叠加。（这里作者遇到了开启循环大于一多pass的时候一个透底的Bug，只draw不透明是正常的，是由于FBO的问题用的第一层alpha值）alpha值多少看你选择的blend类型，alpha不支持交换律一层一层叠加，如果中途被不开启混合的叠加加直接使用不开启混合的！

优点：多pass毛发能在移动端实现毛发的渲染！如上面谈论的一样，毛发的渲染有很多方式，然而类似UE的groom毛发系统等通用毛发物理实现,长短毛发都可以，但是在移动端消耗性能非常庞大所以并不太适合移动端。所以目前在移动端实现毛发渲染而且性能效果不错的也就啊它了。

缺点：
• 多pass的制作方式，无法制作头发这样的长毛，只能制作较短的毛发。
• 要有比较好的效果，就需要非常多的pass来进行计算，因为移动平台对大量Overdraw这样的像素级处理是非常大的一笔开销。

如图中的毛发模型所示，它把毛发分成了很多层。每一层，顶点往法线方向“生长”一点点，通过控制每一层的alpha值来实现毛发从根部到尖部逐渐变小，每一层只渲染alpha大于0的顶点，再利用一张噪波图来控制alpha值，就可以调出一个毛发模型。

能模拟真实毛发衣服比如我最近春节年前买的衣服休闲仿羊羔绒外套的效果，在我最近做的虚拟衣服中就是这样的例子。

头发的光：
环境光、轮廓光、太阳光各项异性高光：毛鳞片，头发的组成部分。头发主要由表皮层、皮质层、膸质层组成，而表皮层是由许多细小的鳞片重叠而成，这就是我们所说的毛鳞片，它可称为一种保护层。发丝上的小鳞片排列整齐，会折射更多的光线，头发将显得亮丽动人；如保护不当、用力梳刷、吹发或经常洗发、烫发、染发等都会损害头发的表皮层，使头发失去亮泽。完整的毛鳞片，平滑、边缘整齐未受损伤。具平滑的毛鳞片，头发柔顺、亮泽，易于梳理。毛鳞片损伤、毛鳞片拱起或被坏，头发开始失光泽，手感粗糙。损失部分毛鳞片，使皮层暴露，头发变得粗糙呆板。毛鳞片的进一步损失使皮层变弱以致干枯，导致头发开叉。

轮廓光：

轮廓光其实也是环境光的一部分。这里单独给轮廓光计算，也只是弥补环境反光的不足，同时加一些可控项，同时也和上面的一样，物体的颜色越浅，轮廓光穿透率越强；反之颜色越深，轮廓光穿透率越弱。

参考资料：

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