【Unity Shader】屏幕后处理5.0：讨论双重模糊的Bloom

亦凉 2023-09-23 16:08 48阅读 0赞

接上一篇[基于高斯模糊的Bloom][Bloom]继续进行接下来的学习。

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## 1 一些必要的思考\* ##

### 1.1 关于高质量Bloom ###

前面提到了，Bloom对于游戏必不可少的效果之一，于是我们不仅仅要把Bloom效果实现出来，效果的质量好坏就更加是我们需要关注的点了。[高质量泛光（bloom）从理论到实战][bloom]这篇文章中对高质量、高品质的Bloom做了三点定义，我就直接把原话搬过来了：

*  发光物边缘向外“扩张”得足够大
 *  发光物中心足够量（甚至超过1.0而被clamp成白色）
 *  该亮的地方要亮，不该亮的地方不亮

这篇文章逻辑非常清楚，从实现高品质Bloom出发，介绍了如何利用HDR实现快速的大范围模糊、如何保证中心的高亮区域、以及如何处理泛光的方块图样、闪烁等问题，值得一看！

### 1.2 关于Kawase模糊 ###

不同于[【Unity Shader】屏幕后处理3.0：均值模糊和高斯模糊][Unity Shader_3.0]中实现的均值模糊（Box Blur）和高斯模糊（Gassian Blur），Kawase模糊的kernel**会随迭代次数移动，而不是固定的**：会对当前像素越来越远的四个角进行采样（黑点向四个方向偏移成四个采样点），且在两个相同大小的纹理之间进行乒乓式的Blit：（图来自[高品质后处理：十种图像模糊算法的总结与实现 - 知乎 (zhihu.com)][- _ _zhihu.com]）

![21f0057d1148853ed2116242d7284995.png][]

![9575e3f4fabaea4719298fe67beb52a1.png][]

Kawase模糊实现的效果跟高斯模糊差不多，且性能要优于高斯模糊。

## 2 新的模糊思想：双重模糊 ##

### 2.1 Unity中实现Bloom的过程 ###

上一篇博客中我用Unity自带Bloom实现效果跟高斯模糊实现的效果做了个对比，下面我们再Frame Debug一下，看看到底是怎样的一个过程：

![c452cf6270834188bbf19912622a0656.gif][]

可以发现Unity自带Bloom的实现是有一个**先降采样再升采样**的过程，跟之前我实现Bloom的方式多了一步升采样，得到的效果也会比仅降采样的效果好。

### 2.2 双重模糊思想 ###

那么上面提到的先降采样再升采样的方法，就是一种新的模糊思想——双重模糊（Dual Kawase Blur，简称Dual Blur），它是SIGGRAPH 2015上ARM团队提出的一种衍生自Kawase Blur的模糊算法（是[参考这篇文章的说法][- _ _zhihu.com]），所以会叫做Dual Kawase Blur。

但现在我认为与其说双重模糊是一种具体的模糊算法，不如说它是**一种先降后升的模糊思想**，它不仅可以基于Kawase Blur，还可以基于Box Blur、Tent Blur（两次Box Blur）或是Gaussian Blur，取决于在Blit的过程中选择哪种Blur算法。

根据[实时渲染学习笔记—光晕效果(bloom)][bloom 1]过程：将全分辨率原图采样为不同更小分辨率的纹理以扩大模糊范围，将这些图片升采样为原分辨率大小的纹理并叠加到原图上，实现大范围的Bloom效果。

#### 升降采样的插值和滤波 ####

为什么会有这个疑问呢？因为我发现，在c\#脚本中，即使是分辨率不同的纹理之间的跨度也还是简单的：

Graphics.Blit(rt0, rt1, Material, 1); //假设rt0和rt1分辨率不相同

那么分辨率高->低or低->高到底是如何重建的？我一直很模糊，通过大量搜索（例如[在做降采样处理时，是先滤波，还是先降采样，二者有区别吗？][Link 1]），我简单理解的生/降采样中插值和滤波之间的关系应该是：

*  降采样——先滤波（选择的滤波方法），后插值（抽取值）
 *  升采样——先插值（内插值法，插入若干0值），后滤波

我不确定这样的说法是否绝对正确，不过这样想的话也是能解决我的困惑的。

### 2.3 优点 ###

与之前相比这个方法得到的Bloom效果有这样三种优点：

#### 模糊范围扩大得更好 ####

这里对应着上述提到的缺点1性能问题，双重模糊的降采样很好得解决了这个问题，达到了模糊范围扩大又好控制、又节省性能的效果。这个时候如果你想说：好像上面的方法里也有用到降采样呀？两者有什么区别？我们不妨看看上面方法是如何体现降采样的：

int rtW = source.width / downSample;
    int rtH = source.height / downSample;
    //定义rt
    RenderTexture rt0 = RenderTexture.GetTemporary(rtW, rtH, 0);
    rt0.filterMode = FilterMode.Bilinear;

明不明显！这里相当于在进行Blit之前**只是简单的对源图像降低了分辨率**，仅此而已！并没有生成一个个mip层、没有形成一个像Mipmap一样的“图像金字塔”。

#### 淡化了最终效果的边界感 ####

降采样扩大了模糊范围后，如果只是单纯的把下采样的最高Mip层级叠加到的源图像上，得到的结果会是一种界限分明的效果，我们借用[这篇文章][bloom]里的只进行下采样的效果：

![format_png][]

过渡得如此突兀显然不是我们想要的，于是就来到了双重模糊的第二个要点——升采样。我们不仅仅把最高Mip层叠加到原图，而是把每一层叠加到一起，这样过渡的就会非常自然，且中间部分该亮的也会亮度合适：（图还是引用上面[提到的文章][bloom]内容）

![9dfe79b047d5422b912a3811a918a382.png][]

#### 提升了性能 ####

这种方法为什么可以提升性能？——我们可以在低分辨率图像上进行小范围滤波，进而达到在高分辨率图像上大范围滤波等价的效果，比较而言性能当然有所提升。

## 3 总结不同方法使用blur kernel ##

双重模糊的实现主要体现在两点：

*  降采样
 *  升采样

我大概列举一下我能看到的一些文章里实现这两步的方法。

### 3.1 采用高斯模糊 ###

[高质量泛光（bloom）从理论到实战][bloom]这篇文章中最开始降采样和升采样都是用的**5X5的高斯滤波盒。**

[【Free Bird/URP教学】11.双重模糊 - 知乎 (zhihu.com)][Free Bird_URP_11._ - _ _zhihu.com]这篇文章也是采用的纵横的高斯模糊。

### 3.2 《使命召唤》的思路 ###

《使命召唤：高级战争》中介绍了更好的双重模糊的思路，采用了优化后的降（下）采样和升（上）采样滤波器。

为了进一步提升性能介绍了更好的滤波盒，（下面的图片保存自[高质量泛光（bloom）从理论到实战][bloom]，实际出处：[Advances in Real-Time Rendering in 3D Graphics and Games - SIGGRAPH 2014][]，详细PPT参考：[NEXT GENERATION POST PROCESSING IN CALL OF DUTY: ADVANCED WARFARE][NEXT GENERATION POST PROCESSING IN CALL OF DUTY_ ADVANCED WARFARE]）

#### 降采样：更巧妙的kernel ####

该方法中，降采样采用了下面这种2X2这种采样模式，如动图所示一共采样了5组（剔除重合采样点一共有13个需要进行纹理查询的采样点），整个过程可以理解为5个“4次双线性纹理查询平均值”的加权平均和。文章[实时渲染学习笔记—光晕效果(bloom)][bloom 1]更加清楚了介绍降采样的方式，可自行查看。

![1910ea974b460d13ba2da01148655a00.png][]

#### 上采样：tent kernel ####

（本小节的叙述主要参考了[实时渲染学习笔记—光晕效果(bloom)][bloom 1]）

我们已经理解了所谓的上采样就是将降采样得到的  
N个Mip层的图像还原到原图像分辨率大小，每将一个Mip层还原分辨率，还要进行一次滤波，意味着**一共要进行N次高斯滤波**，代价是很大的。

该方法选择了用简单的tent kernel，并采用了一种渐进的采样方式：图中一共有5个Mip层，从最高的第5Mip层出发，Mip5重构到Mip4的分辨率，再与原先的Mip4叠加；叠加后的Mip4重构到Mip3分表率，再与原先的Mip3叠加，以此类推。

![f8723da993e243ee8fa73aca17da7e91.png][]

更值得注意的是，他们提出了一个radius parameter来控制范围，卷积核的权重值不再是“一个萝卜一个坑了”，核中间有一个“洞”， 类似卷积里的空洞卷积（[总结-空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)][-_Dilated_Atrous Convolution]），更加降低了计算量。

![d7636ed9e94d40b4bd4079b8faed057d.png][]

### 3.3 采用Kawase模糊 ###

参考了[高品质后处理：十种图像模糊算法的总结与实现][- _ _zhihu.com]，基于两种不同的kernel：

![format_png 1][]

其核心思路在于会在Blit的过程中对RT进行降采样和升采样，就像下图：

![format_png 2][]

### 3.4 基于简单的Box Blur ###

[【Shader】后处理之模糊算法][Shader]这篇文章采用的是基于简单均值模糊的双重模糊。

[Bloom]: https://blog.csdn.net/qq_41835314/article/details/127836837?spm=1001.2014.3001.5501
[bloom]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/525500877
[Unity Shader_3.0]: https://blog.csdn.net/qq_41835314/article/details/127625084?spm=1001.2014.3001.5501
[- _ _zhihu.com]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/125744132
[21f0057d1148853ed2116242d7284995.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/21f0057d1148853ed2116242d7284995.png
[9575e3f4fabaea4719298fe67beb52a1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9575e3f4fabaea4719298fe67beb52a1.png
[c452cf6270834188bbf19912622a0656.gif]: https://img-blog.csdnimg.cn/c452cf6270834188bbf19912622a0656.gif
[bloom 1]: http://wingerzeng.com/2021/10/09/%E5%AE%9E%E6%97%B6%E6%B8%B2%E6%9F%93%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0%E2%80%94%E5%85%89%E6%99%95%E6%95%88%E6%9E%9C-bloom/
[Link 1]: https://www.zhihu.com/question/23474073#:~:text=%E8%80%8C%E5%AF%B9%E4%BA%8E%E5%8D%87%E9%87%87%E6%A0%B7%EF%BC%8C%E5%8D%B3,%E4%B8%BA%E6%8A%97%E9%95%9C%E5%83%8F%E6%BB%A4%E6%B3%A2%E5%99%A8%E3%80%82
[format_png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/cafffe37b2ae494f2c32670859a0085e.webp?x-oss-process=image/format,png
[9dfe79b047d5422b912a3811a918a382.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9dfe79b047d5422b912a3811a918a382.png
[Free Bird_URP_11._ - _ _zhihu.com]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/508268105
[Advances in Real-Time Rendering in 3D Graphics and Games - SIGGRAPH 2014]: http://advances.realtimerendering.com/s2014/index.html
[NEXT GENERATION POST PROCESSING IN CALL OF DUTY_ ADVANCED WARFARE]: http://advances.realtimerendering.com/s2014/sledgehammer/Next-Generation-Post-Processing-in-Call-of-Duty-Advanced-Warfare-v17.pptx
[1910ea974b460d13ba2da01148655a00.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1910ea974b460d13ba2da01148655a00.png
[f8723da993e243ee8fa73aca17da7e91.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f8723da993e243ee8fa73aca17da7e91.png
[-_Dilated_Atrous Convolution]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448
[d7636ed9e94d40b4bd4079b8faed057d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d7636ed9e94d40b4bd4079b8faed057d.png
[format_png 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/97aed66270e29970fafd64ee5f23dade.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/60a8e707f13112971e51831e83518eed.webp?x-oss-process=image/format,png
[Shader]: https://blog.csdn.net/weixin_42619871/article/details/122701704