Al leer en línea, entiendo la idea básica de cómo funciona Supersampling Anti-Aliasing: representa la escena a una resolución más alta que la pantalla del usuario, usa los píxeles adicionales para calcular un promedio y luego reducir la resolución.
Aunque no entiendo muy bien cómo funciona esto en la práctica. Por ejemplo, si hay un píxel rojo de una pared junto a un píxel azul de un cielo, cuando la escena se renderiza x2 SSAA, ¿el píxel rojo ahora no será solo cuatro píxeles rojos y lo mismo con el píxel del cielo azul? ¿Esto ayuda al calcular un promedio?
¿Los cuatro nuevos píxeles rojos están superpuestos con la imagen original, de esa manera obtendría una mezcla de píxeles rojos y azules y podría calcular un promedio para ayudar a suavizar la transición entre la pared y el cielo?
Cualquier ayuda sería apreciada.
Respuesta1
Esto ayuda mucho. En su ejemplo original:
... Rojo Rojo Rojo Azul Azul Azul ...
El límite entre el rojo y el azul parece una escalera
En la imagen sobremuestreada
... Rojo Rojo Rojo Rojo Azul Azul Azul ...
Mientras reducimos la muestra
... Rojo] [Rojo Rojo] [Rojo Azul] [Azul Azul] [Azul ...
Ahora tenemos un píxel que es rojo y azul promediados juntos, difuminando el límite entre las regiones roja y azul.
Si imagina un límite diagonal entre dos regiones, roja y azul, el sobremuestreo insertará píxeles intermedios en los bordes de los escalones, ya que muchos de los cuadros de 2x2 necesariamente incluyen píxeles rojos y azules.
Respuesta2
Ok, intentaré explicarlo, porque he aplicado métodos como este antes cuando trabajo con fotografías, para aplicar algunos de los algoritmos de "suavizado" a fotografías o fotografías de baja resolución, sin obtener un suavizado profundo muy amplio.
Es algo parecido a esto.
Aquí están sus píxeles en la resolución habitual en la que estaría viendo. Necesitan urgentemente suavizar o suavizar las irregularidades.
Por un lado, hemos ampliado la imagen a 4X y luego hemos aplicado el mismo algoritmo anti-aliasing.
Es importante tener en cuenta que, como computadora estúpida, no puedo simplemente doblar el negro hacia el blanco (cambiando la cantidad de blancura), sino que también tengo que doblar el blanco hacia el negro (equilibrando la ecuación :-). Estoy aplicando una matriz matemática a ciegas donde me dijeron que la aplicara. Aunque los algoritmos de las tarjetas de video son muy sofisticados y en realidad no son tan ciegos como este.
Ejemplo observable del equilibrio en los juegos. No querrás que tu cerca desaparezca en el cielo y no quieres que tu cielo se convierta en la cerca, por lo que cualquier ajuste debe aplicarse tanto a los píxeles del cielo como a los píxeles de la cerca de manera más equitativa. También es un ejemplo de las formas en que las tarjetas de video y los motores de juegos alteran este equilibrio para obtener la mejor imagen aún con ese tipo de detalles difíciles.
En algún momento, todo esto tiene que volver a la resolución de la pantalla, donde será la resolución más baja, y después de tener una amplia gama de elementos para ajustar, ese grupo adicional de píxeles ahora se combinará perfectamente en menos píxeles.
(bueno, no era el color perfecto para esa combinación, pero no hice los cálculos)
Y como puedes ver, vuelve a verse terrible en la resolución de pantalla.
En el lado de baja resolución tenemos esta vasta área afectada/cambiada cuando doblamos todos estos píxeles entre sí (tanto el negro como el blanco) y tenemos una gran franja de suavizado porque solo estábamos trabajando en una resolución baja.
En nuestro lado de alta resolución, hemos obtenido un conjunto de píxeles con un equilibrio perfecto que mezcla 4X píxeles para crear un área de suavizado más pequeña. por lo que el lado de alta resolución encuentra los píxeles que suavizarían todo esto realmente bonitos, pero no deja un gran desorden borroso.
Porque (nuevamente) tenemos que doblar muchos más píxeles para mantener el equilibrio de la combinación de uno con el otro. Si primero aumentamos la escala, podemos crear esta combinación de flexión a una escala más pequeña, manteniendo aún el equilibrio de la combinación de uno con el otro. , y el resultado final son píxeles menos afectados, la misma irregularidad oculta.
Cuando comparas los 2 métodos uno al lado del otro usando juegos, la diferencia que se logra con lo que parece mucho trabajo extra no es tanta. Lo mismo ocurre cuando proceso fotografías que se utilizarán en baja resolución, supone un gran esfuerzo adicional para mí y para la máquina, y los resultados son apenas mejores.