SoftwareRenderer 开源项目教程
2024-09-15 14:22:23作者:苗圣禹Peter
1. 项目介绍
SoftwareRenderer 是一个用 C++ 编写的实时 3D 渲染引擎,完全从零开始构建,不依赖任何第三方图形库(如 OpenGL、DirectX 或 Vulkan)。该项目旨在展示如何通过软件渲染技术实现现代物理基础渲染(PBR),并且能够在没有专用图形硬件的情况下实现实时渲染。
主要特点
- 物理基础渲染(PBR):支持现代 PBR 技术,无需第三方图形库。
- 多线程优化:通过多线程和 SIMD 指令优化,实现高性能渲染。
- 跨平台支持:支持 Windows 和 Linux 系统,使用 CMAKE 进行编译和构建。
- 自定义渲染管线:完全自定义的渲染管线,包括顶点和片段着色器。
2. 项目快速启动
环境准备
- 操作系统:Windows 或 Linux
- 编译工具:CMake、GCC 或 MSVC
- 依赖库:SDL2
克隆项目
git clone https://github.com/Angelo1211/SoftwareRenderer.git
cd SoftwareRenderer
编译项目
mkdir build
cd build
cmake ..
make
运行项目
./SoftwareRenderer
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 教育用途:用于计算机图形学课程的教学,帮助学生理解渲染管线和 PBR 技术。
- 游戏开发:在没有专用图形硬件的平台上开发游戏,或者作为游戏引擎的基础模块。
- 实时渲染:用于需要实时渲染的应用场景,如虚拟现实、增强现实等。
最佳实践
- 性能优化:通过调整多线程和 SIMD 优化参数,进一步提升渲染性能。
- 扩展功能:根据需求扩展渲染引擎的功能,如添加新的着色器、支持更多模型格式等。
- 跨平台适配:确保代码在不同操作系统上的兼容性,进行必要的平台特定优化。
4. 典型生态项目
相关项目
- Tiny Renderer:一个简单的软件渲染器,适合初学者学习渲染基础知识。
- Learn OpenGL:一个详细的 OpenGL 教程,适合学习现代图形编程技术。
- SDL2:一个跨平台的开发库,用于处理窗口、事件和图形上下文,与 SoftwareRenderer 配合使用。
集成示例
#include "SoftwareRenderer.h"
int main() {
SoftwareRenderer renderer;
renderer.init();
while (true) {
renderer.renderFrame();
}
renderer.cleanup();
return 0;
}
通过以上步骤,您可以快速启动并使用 SoftwareRenderer 项目,并根据实际需求进行扩展和优化。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃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
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
149
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
227
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310