大家好,本系列会从0开始,开发一个基于WebGPU的路径追踪渲染器,使用深度学习降噪、DLSS等AI技术实现实时渲染;并且基于自研的低代码开发平台,让用户可以通过可视化拖拽的方式快速搭建自定义的Web3D引擎

回顾目前的技术积累

我已经在Web3D引擎领域有1万小时开发经验,主要完成了下面的事情:

1.用了4年,全职开发了Wonder:类似于Unity的WebGL引擎和编辑器,发布了v1.1正式版,完成了MVP功能

详细介绍可看:

Wonder 1.0正式版发布-----WebGL 3D引擎和编辑器

2.学习了WebGPU,写了WebGPU的新手教程,熟悉了计算着色器的使用,实现了LBVH算法

详情请见:

WebGPU学习系列目录

后面还作为技术合伙人,拿到了“WebGPU引擎项目”的天使轮千万投资

3.用了大概1年的时间,全职开发了基础的离线路径追踪渲染器,开设了相关的课程(课时长达49小时)

详情请见:

WebGPU+光线追踪Ray Tracing 开发三个月总结

发布了几个版本的代码

离线渲染零基础实战开发培训班

渲染图:

4.用了大概1年的时间,全职开发了Meta3D:Web3D低代码开发平台

Meta3D是开源的Web3D低代码平台,致力于建设共享互助开放的Web3D生态,让Web3D引擎和编辑器开发轻而易举

Meta3D的用户是Web3D引擎或编辑器的开发者,您使用Meta3D来快速搭建Web3D引擎或编辑器

Meta3D已经发布了内测版本

详情请见:

Meta3D官网

5.用了大概1年半的时间,学习了深度学习,开发了一个深度学习框架、开办了深度学习基础班培训课程,并且已经实现了深度学习降噪、DLSS等Demo

详情请见:

我开发的深度学习框架

深度学习基础课系列目录

深度学习降噪专题课

实时渲染前沿研究:在浏览器上实现了Facebook提出的DLSS算法

6.用了3个月,全职完成了《3D编程模式》这本开源书

本书提出了3D引擎和编辑器相关的7个编程模式,详情请见:

我写了本开源书:《3D编程模式》

为什么要从0开发WebGPU渲染引擎?

开发Wonder v1.2版本时暂停了开发,原因是发现有两个问题难以解决:

(1)没有实现全局光照,只有局部光照

因为使用的是WebGL,性能不行,没有计算着色器,所以难以实现高性能的全局光照算法

(2)用户不能扩展编辑器

因为编辑器的UI是React写的,所以不方便由用户扩展

因此,本系列开发的引擎将作为Wonder的v3.0版本,彻底解决这个两个问题。

解决方案如下:

(1)对于第一个问题,我们从WebGL改为WebGPU,从光栅化渲染改为路径追踪渲染,从而实现全局光照。

这里不使用光栅化+光追的混合渲染的好处是可以只用一套算法而实现所有的渲染效果,方便实现和管理。

另外,因为使用深度学习辐射亮度缓存、深度学习降噪、DLSS作为后处理,所以只需要1spp和低分辨率的采样,从而实现实时渲染

更多思考请详见:

实时渲染路径追踪概述

(2)对于第二个问题,因为现在我们基于Meta3D来开发引擎和编辑器,用户可以通过组装不同的组件来实现自定义的引擎和编辑器,并且UI改为用IMGUI实现,从而能容易地实现引擎和编辑器的扩展

下一步

实现下面的功能:

  • 基于WebGPU的计算着色器,实现基础的路径追踪器
  • 使用LBVH作为加速结构

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