Galacean Runtime 中的多渲染目标(MRT)支持实现解析
2025-06-13 06:40:57作者:胡易黎Nicole
runtime
A typescript interactive engine, support 2D, 3D, animation, physics, built on WebGL and glTF.
多渲染目标技术概述
多渲染目标(Multiple Render Targets, MRT)是现代图形渲染管线中的一项重要技术,它允许在单次渲染过程中将数据同时输出到多个颜色缓冲区。这项技术在延迟渲染(Deferred Rendering)、屏幕空间反射(Screen Space Reflection)等高级渲染技术中有着广泛应用。
WebGL 环境下的MRT实现差异
在Galacean Runtime项目中,MRT的实现需要考虑不同WebGL版本的技术差异:
WebGL 1.0的实现方式
WebGL 1.0通过gl_FragData数组实现MRT:
// 多目标输出
gl_FragData[0] = vec4(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // 第一个渲染目标
gl_FragData[1] = vec4(0.0, 1.0, 0.0, 1.0); // 第二个渲染目标
需要注意的是,gl_FragColor和gl_FragData不能混用,这是WebGL 1.0的一个重要限制。
WebGL 2.0的实现方式
WebGL 2.0引入了更现代的语法,通过layout(location)限定符明确指定输出位置:
// 单目标输出
layout(location = 0) out vec4 fragColor;
// 多目标输出
layout(location = 0) out vec4 fragColor0;
layout(location = 1) out vec4 fragColor1;
WebGL 2.0要求必须明确指定输出位置,否则会导致编译错误。这种设计提供了更精确的控制能力,允许开发者灵活选择输出到哪些渲染目标。
Galacean Runtime的ShaderLab实现
Galacean Runtime参考了Unity ShaderLab的设计理念,提供了更友好的MRT语法支持:
基础MRT输出
fixed4 frag (v2f i) : SV_Target
{
return fixed4(i.uv, 0, 0);
}
结构化MRT输出
struct fragOutput {
fixed4 color : SV_Target;
fixed4 color1 : SV_Target1;
};
fragOutput frag (v2f i)
{
fragOutput o;
o.color = fixed4(i.uv, 0, 0);
o.color1 = fixed4(i.uv, 1, 0);
return o;
}
这种语法设计既保持了与行业标准的一致性,又提供了良好的可读性和易用性。
技术实现细节
在底层实现上,Galacean Runtime需要处理以下关键点:
- 语法转换:将高级的ShaderLab语法转换为底层WebGL可识别的GLSL代码
- 版本适配:针对WebGL 1.0和2.0的不同特性生成不同的着色器代码
- 错误检查:确保MRT使用方式的正确性,包括:
- 禁止
gl_FragColor和gl_FragData混用 - 确保WebGL 2.0中所有输出都有明确的location指定
- 验证输出数据类型符合规范
- 禁止
最佳实践建议
- 跨版本兼容性:如果需要支持WebGL 1.0和2.0,应准备两套着色器代码
- 性能考量:MRT会增加显存带宽消耗,应合理控制渲染目标数量和精度
- 调试技巧:可以通过单独查看每个渲染目标的内容来调试MRT效果
总结
Galacean Runtime对MRT的支持实现了从高级ShaderLab语法到底层WebGL的完整映射,为开发者提供了统一、便捷的多渲染目标编程接口。这种设计既考虑了易用性,又确保了底层实现的正确性和高效性,是项目渲染管线的重要组成部分。
runtime
A typescript interactive engine, support 2D, 3D, animation, physics, built on WebGL and glTF.
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
291
2.62 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
123
149
暂无简介
Dart
581
127
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
227
306
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
121
366
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
379
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
610
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
606
185
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205