首先我們先要來了解一些基礎(chǔ)原理和一些參數(shù)。

在渲染設(shè)置基礎(chǔ)選項(xiàng)里面有一個(gè)Unifie Sampling（統(tǒng)一采樣的選項(xiàng)）

這里有一些基礎(chǔ)的參數(shù)我們先來了解一下：

Samples Min/Max：最小最大采樣(最少最多發(fā)射射線數(shù)量）

Adaptive Error Threshold：自適應(yīng)錯(cuò)誤閾值控制檢測(cè)噪點(diǎn)靈敏度

之后還有一些本地采樣，如燈光的采樣，材質(zhì)球里面反射折射的采樣。包括渲染設(shè)置的統(tǒng)一采樣，還有GI的光線數(shù)量。

以上就是一些基礎(chǔ)參數(shù)，之后我們來簡(jiǎn)單了解一下采樣原理。

渲染器通過在攝像機(jī)視野范圍內(nèi)發(fā)射多條光線來實(shí)現(xiàn)景深，運(yùn)動(dòng)模糊和抗鋸齒等效果。這些射線稱為“原射線”。當(dāng)每個(gè)像素得到的主光線不足時(shí)，結(jié)果可能就會(huì)有噪點(diǎn)或者鋸齒。但是，并非圖像的所有部分都需要相同數(shù)量的主光線！例如，與靜止物體相比，快速運(yùn)動(dòng)的物體需要更多的主光線以實(shí)現(xiàn)平滑的運(yùn)動(dòng)模糊。同樣，與焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)的物體相比，焦點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)的物體需要更多的光線才能獲得準(zhǔn)確/平滑的景深。這意味著為屏幕上的所有像素得到相同數(shù)量的主光線可能是浪費(fèi)的。每個(gè)像素拍攝相同數(shù)量的一次光線稱為“固定速率采樣”。固定速率采樣與“自適應(yīng)采樣”完全相反。

統(tǒng)一采樣是一種自適應(yīng)采樣技術(shù)，可檢測(cè)圖像中有噪點(diǎn)/鋸齒狀的部分，并自動(dòng)調(diào)整每個(gè)像素的主光線數(shù)量。這樣可以大大加快渲染速度。那么自適應(yīng)錯(cuò)誤閾值就控制著什么時(shí)候停止對(duì)該像素發(fā)射光線繼續(xù)采樣。

在計(jì)算渲染器對(duì)每個(gè)像素發(fā)射多少光線有一個(gè)公式可以計(jì)算：

本地采樣÷最大采樣=每像素多少射線

但是有一個(gè)比較重要的地方就是，假設(shè)我們本低采樣低于最大采樣，這個(gè)在實(shí)際采樣的時(shí)候是不允許的，因此如果最后的每像素射線低于1，都默認(rèn)以1處理。

256本地采樣÷512最大采樣=0.5條每像素射線。（實(shí)際發(fā)射1條光線）

利用以上的公式我們可以知道每一個(gè)樣本有多少采樣被觸發(fā)。（用一下公式）

每像素射線×最小采樣=最小每像素采樣

每像素射線×最大采樣=最大每像素采樣

假如我們最小采樣是16，最大采樣是512，本地采樣是1024，那么計(jì)算的方法如下：

1024本地采樣÷512最大采樣=2條每像素射線

2條每像素射線×16最小采樣=32個(gè)最小每像素采樣

2條每像素射線×512最大采樣=1024個(gè)最大每像素采樣

那么現(xiàn)在我們對(duì)于每個(gè)像素有多少采樣就有了一個(gè)范圍32-1024。那么這時(shí)候我們就能夠?qū)γ總€(gè)像素產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的采樣，但是有時(shí)候并不是所有像素都需要1024個(gè)那么多的采樣。因此我們就需要通過自適應(yīng)閾值，來控制渲染器什么時(shí)候停止采樣。

之后我們就來看一下自適應(yīng)閾值，在之前我們需要再了解一個(gè)參數(shù)，顯示采樣：它可以把花費(fèi)采樣多少顯示出來，越暗的地方采樣就越少，越亮的地方采樣就越多。

上面有四個(gè)梯度，每個(gè)的最大采樣和本地采樣都依次增加一倍，自適應(yīng)閾值會(huì)保證都在合適的噪點(diǎn)情況下停止，也就是說就算我們?cè)僭黾庸饩€他也只會(huì)在對(duì)應(yīng)的閾值停止。由于場(chǎng)景一致所以四個(gè)梯度最終停止采樣的閾值也是基本一致的。

但是我們會(huì)發(fā)現(xiàn)灰白度有變化。這是因?yàn)樵谧钚〔蓸硬槐愕那闆r下，最大采樣增加了因此他的光譜尺度增加了，也即是能夠檢測(cè)的范圍增加了有更多的細(xì)節(jié)。同時(shí)我們也會(huì)發(fā)現(xiàn)后面三個(gè)梯度渲染時(shí)間基本一致，這是因?yàn)楫?dāng)前范圍內(nèi)自適應(yīng)閾值停止的值基本一致。

如果你的場(chǎng)景中沒有運(yùn)動(dòng)模糊或者景深，那么一般512個(gè)最大樣本就可以了。

紅色線代表一些花費(fèi)較低采樣的閾值點(diǎn)。我們會(huì)發(fā)現(xiàn)512/1024/2048的灰度顏色基本一致，但是對(duì)于256就已經(jīng)很亮了。所以我們看第一個(gè)梯度的場(chǎng)景整體就很亮，并且噪點(diǎn)不能很好的消除。

藍(lán)色代表了能夠消除噪點(diǎn)的采樣閾值，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)256根本就達(dá)不到，但是后面的512/1024/2048都達(dá)到了，因此后三個(gè)梯度花費(fèi)的時(shí)間要比第一個(gè)長(zhǎng)一些，但是能夠降低噪點(diǎn)。同時(shí)一般我們256-512個(gè)最大采樣就足夠了。

之后還有一個(gè)隱藏的機(jī)制，Redshift渲染器將采樣發(fā)送的時(shí)候會(huì)打包進(jìn)行處理，一般是4/8/16/32最小4最大32。

之后上面的自適應(yīng)閾值也就控制著發(fā)送多少包之后停止。同樣他也有基本的公式

（最小采樣數(shù)到最大采樣數(shù)）÷打包值（優(yōu)先32）=多少個(gè)包，如果有余數(shù)，則用余數(shù)繼續(xù)計(jì)算較小的打包值如16/8/4。

比如：

（32到1024的采樣數(shù)）÷32的打包值=31個(gè)包（1024÷32=32，32÷32=1，32-1=31也就是31個(gè)包）

有時(shí)候也會(huì)有不是整數(shù)的情況：

（16-512的采樣數(shù)）÷32的打包值=15.5（512÷32=16，但是16÷32=0.5.那么實(shí)際的也就只有15.5。同理由于發(fā)送不了半個(gè)32包，所以就會(huì)拆分成，發(fā)送15個(gè)32包，再加一個(gè)單獨(dú)的16包，這樣就解決了這個(gè)問題。（但是從之前的15個(gè)，加了一次變成了16個(gè)）

所以如果我們沒有足夠的包數(shù)，那么渲染器就不知道何時(shí)停止因?yàn)樗讲涣宋覀兊淖赃m應(yīng)閾值。所以一般我們渲染需要有15-35個(gè)包。

之后我們來看一下包的數(shù)量如何影響我們的渲染

左側(cè)的圖像，我們把本地采樣改為1，增加最大最小采樣。

右側(cè)的圖像，本地采樣改為2048，但是最小最大采樣減少了，這是為了保證追鐘的每像素分配采樣一致。

我們會(huì)發(fā)現(xiàn)左邊花費(fèi)的時(shí)間比右變長(zhǎng)。有兩個(gè)主要原因：

1. 左邊由于本地采樣為1所以就只有一條采樣射線，他無法受到自適應(yīng)閾值的控制，因?yàn)樗苯訉?duì)所有像素都使用課最大的采樣，但是右邊卻有兩條采樣射線，因此它可以先發(fā)射一次看是否滿足，如果不行就發(fā)射第二條。

2. 左邊的包數(shù)我們可以算出大致需要61個(gè)包。右邊31個(gè)包，左邊的包數(shù)太多了，并且自適應(yīng)閾值已經(jīng)失去了作用，因此61個(gè)包就會(huì)全部發(fā)射完。但是右邊只有31個(gè)包并且有自適應(yīng)閾值來控制所以部分像素就不需要使用到31個(gè)包。

下面我們來演示包的數(shù)量較少：

左側(cè)同樣是一個(gè)本地采樣，丟失了自適應(yīng)的功能，但是它有24個(gè)包。在24個(gè)包內(nèi)剛搞能夠清楚大部分的噪點(diǎn)。右邊雖然有更多的采樣射線，但是包數(shù)太少了，只有4個(gè)4的包值。這導(dǎo)致沒有更多的包數(shù)發(fā)送，無法到達(dá)自適應(yīng)閾值，因此質(zhì)量和速度都要比左邊慢。