反走样算法
提升分辨率/采样率 Super-sample AA (SSAA)
Super sampling is the most straightforward solution to solve AA
分辨率上升 \(\Longrightarrow \) 像素格子小 \(\Longrightarrow \) 像素采样率上升 \(\Longrightarrow \) （b）间隔大 \(\Longrightarrow \) 混叠少 \(\Longrightarrow \) 减轻走样现象
缺点：受制于物理限制
因此需要思考如何在物理条件不变的情况下解决走样问题
把可能混叠的部分切掉
具体方法：
- 使三角形变模糊，对于三角色形上任意一个像素点：
- 原来是根据像素点中心是否在三角形内来判断着色。
- 现在的做法是，判断整个像素点有多少面积在三角形内来计算着色（卷积）。
- 正常采样
局限性
面积难以计算
Multi-sample AA (MSAA)
Multi Sample Anti-aliasing算法，反走样算法的近似算法
具体方法
| SSAA | MSAA |
|---|---|
 |  |
- Supersampling：一个象素内部划分成多个子（sub）像素
- 判断每个子像素是否在三角形内
📌 实际在这一步中不会这样均匀的划分，而是采用更合理的方法，在达到效果的同时尽量少地提升计算量。
3. 对判断结果求平均值
目前硬件部已支持 MSAA。
局限性
缺点：
- 增加计算量
- 但现在的高精模型可能比一个像素还小，这种方法就失效了。
❗注意: Supersampling 与提升分辨率的区别： 本算法并没有实质性地增加像素点
FXAA (Fast Approximate Anti-aliasing)
- 用常规方法得到带锯齿图像
- 通过图像匹配的方法找到边界
- 把边界换成没有锯齿的边界
提取边界，并在边界做插值。
优点：(1) 效果好
(2) 速度快，利用 GPU 的并行计算，没有多余的计算。
(3) 计算简单。
Edge Searching Algorithm
Calculate Blend Coefficient
- Compute blender coefficient
targetP is the nearer edge end of CurrentP
Blend Nearby Pixels
- Compute blender coefficient
PixelNewColor = Texture(CurrentP_UV + offset_direction * offset_magnitude )
Result
TAA (Temporal Anti-aliasing)
Utilize spatial-temporal filtering methods to improve AA stability in motion
大概意思是，边界上的点，有时显示在上一帧，有时显示在这一帧
引擎中的主流方法。
Result
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