渲染的物体过小会带来一个问题就是相关的向量误差会越来越大，比如法线可能会因为像素变小而使得方向跳向了别的地方。因此与法线相关的光照模型在这些渲染上就不适用了，因此文章提出用法线变化带来的影响比较小的光照模型，比如半兰伯特光照模型。其实这里的思路类似于同书2.5章中头发的抗锯齿技术，也是通过计算覆盖率控制透明度的思路。解决这个问题的办法是将原本的电线粗细与拓展后的粗细计算出一个覆盖率，作为渲染像素的

头发渲染的初始数据是线段，在几何阶段时会将线段拓展成一个与视平面齐平的平面，也就是常见的公告板，投影后的毛发半径还会增加一些半径保证不会因为投影过小导致在光栅化阶段消失。这里的抗锯齿用的是基于覆盖率的毛发抗锯齿，计算当前像素被毛发覆盖的比例来决定当前像素毛发的Alpha 值，以此减少边缘的锯齿现象。最简单的方法，所有毛发的都同同一个深度，优点是简单，不用额外的Pass，不用额外的存储，缺点是效果差

本文在Catlike Coding 实现的基础上参考知乎文章实现相关功能。

本笔记仅为个人的理解，如果有误欢迎指出。层次包围结构：这是一种树形的数据结构，一般常用于碰撞检测，游戏引擎中将场景的物体进行划分的时候就会将物体都划分成一个一个包围盒，由此生成了一个树形结构线性的层次包围结构：LBVH是一种使用了Morton Code（位交错编码/莫顿码）线性构建的BVH结构，一般LBVH的使用对象是网格上的三角形，LBVH用每个三角形的三个顶点坐标计算出三角形的重心坐标，再将三

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