首页
/ Kajiya 开源项目使用教程

Kajiya 开源项目使用教程

2024-09-24 18:29:54作者:郜逊炳

1. 项目介绍

Kajiya 是一个实验性的实时全局光照渲染器,由 Rust 和 Vulkan 构建。它的主要目标是尽可能接近路径追踪参考,在动态场景中实现实时渲染,而不需要任何预计算的光传输或手动放置的光探针。Kajiya 目前并不旨在成为一个完全功能的游戏渲染器,支持各种场景、光照现象或广泛的硬件。它是一个业余项目,采取了许多捷径,并且始终是一个正在进行的工作。

主要特性

  • 混合渲染:结合了光栅化、计算和光线追踪技术。
  • 动态全局光照:支持完全动态的几何和光照,无需预计算。
  • 体积时间递归辐照缓存:用于“无限”反弹。
  • 光线追踪漫反射最终聚集:用于高频细节。
  • 光线追踪镜面反射:首次命中后回落到漫反射。
  • 标准 PBR 材质:支持 GGX 和粗糙度/金属度。
  • 能量守恒的多散射 BRDF。
  • 参考路径追踪模式。
  • 时间超分辨率和抗锯齿。
  • 自然色调映射。
  • 物理基础的眩光效果。
  • 基本运动模糊。
  • 对比度自适应锐化。
  • 可选的 DLSS 支持。
  • glTF 网格加载(暂不支持动画)。

2. 项目快速启动

环境准备

  • 操作系统:Windows 或 Linux。
  • 硬件:Nvidia RTX 系列、Nvidia GTX 1060 及以上(6GB+ VRAM)、AMD Radeon RX 6000 系列。
  • 依赖:Rust 编程语言。

安装步骤

  1. 安装 Rust:

    curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
    
  2. 克隆项目:

    git clone https://github.com/EmbarkStudios/kajiya.git
    cd kajiya
    
  3. 构建并运行:

    cargo run --bin view --release
    

命令行参数

  • --help:查看所有可用参数。
  • --width--height:设置窗口分辨率。
  • --temporal-upsampling:启用时间超分辨率。

示例:

cargo run --bin view --release -- --width 1920 --height 1080 --temporal-upsampling 1.5

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Kajiya 适用于需要实时全局光照效果的场景,如游戏开发、虚拟现实和实时渲染演示。由于其动态全局光照和混合渲染技术,Kajiya 可以用于创建高度逼真的视觉效果,而无需预计算。

最佳实践

  • 场景优化:由于 Kajiya 是一个实验性项目,建议在较小的场景中进行测试,以避免性能问题。
  • 材质调整:使用 glTF 2.0 格式加载模型,并确保材质使用粗糙度-金属度工作流。
  • 性能监控:在开发过程中,定期检查渲染性能,确保硬件资源得到有效利用。

4. 典型生态项目

相关项目

  • Rust-GPU:一个旨在使 Rust 成为编写 GPU 代码的首选语言的项目,与 Kajiya 的 Rust 着色器紧密集成。
  • Vulkan:Kajiya 使用 Vulkan API 进行图形渲染,Vulkan 是一个低开销、跨平台的 3D 图形和计算 API。
  • glTF:Kajiya 支持 glTF 2.0 格式的模型加载,glTF 是一种高效的 3D 内容格式,广泛用于游戏和 VR 应用。

通过这些生态项目,Kajiya 能够充分利用现代图形硬件和高效的开发工具,实现高性能的实时渲染。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
openHiTLSopenHiTLS
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
33
24
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
826
0
redis-sdkredis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
375
32
advanced-javaadvanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.92 K
19.09 K
qwerty-learnerqwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.62 K
1.45 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
19
2
杨帆测试平台杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
9
1
Yi-CoderYi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
57
7
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
147
26
anqicmsanqicms
AnQiCMS 是一款基于Go语言开发,具备高安全性、高性能和易扩展性的企业级内容管理系统。它支持多站点、多语言管理,能够满足全球化跨境运营需求。AnQiCMS 提供灵活的内容发布和模板管理功能,同时,系统内置丰富的利于SEO操作的功能,帮助企业简化运营和内容管理流程。AnQiCMS 将成为您建站的理想选择,在不断变化的市场中保持竞争力。
Go
78
5