DirectX11 With Windows SDK--39 阴影技术(VSM、ESM、EVSM)

前言

上一章我们介绍了级联阴影贴图。刚开始的时候我尝试了给CSM直接加上PCSS，但不管怎么调难以达到说得过去的效果。然后文章越翻越觉得阴影就是一个巨大的坑，考虑到时间关系，本章只实现了方差阴影贴图(VSM)、指数阴影贴图(ESM)和指数方差阴影贴图(EVSM)作为引子，然后将相关扩展放在文末。

现在假定读者已经读过下面的内容：

章节

38 级联阴影贴图

DirectX11 With Windows SDK完整目录

欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11，以及有什么问题也可以在这里汇报。

Variance Shadow Map

关于Shadow Mapping，我们可以将比较深度的过程用这样一个函数表示：\(H(d_o-d_r)\)。其中\(d_r\)是receiver的深度，\(d_o\)是occluder的深度。很明显，当\(d_o-d_r<0\)时，\(H(d_o-d_r)=0\)；\(d_o-d_r\geq0\)时，\(H(d_o-d_r)=1\)。

将该函数拆分成occluder项和receiver项，有利于我们对occluder项使用图片空间的模糊或者硬件mipmap进行pre-filter处理以用于软阴影。并且由于我们将要改变阴影测试的方法，就不再需要为了缓解shadow acne(阴影粉刺)而使用Depth bias。

受到Deep Shadow Maps的启发，可以使用概率表示的方式。给定当前receiver的深度值，occluder的深度值现在表示为一个随机变量：

\[f(d_r)=P(d_o\geq d_r) \]

上式变成了一个概率分布函数，判断当前像素位于阴影之外的概率。

假设occluder近似满足单峰分布，那么它可以由均值和方差表示。这两者可通过一阶矩(moment)和二阶矩所派生：

\[\mu=E(d_o)\\ \sigma^2=E(d_o^2)-E(d_o)^2 \]

其中一阶矩和二阶矩由下面的公式计算：

\[E(x)=\int xp(x)dx\\ E(x^2)=\int x^2p(x)dx \]

本质上就是对shadow map做一个滤波（如盒型滤波或高斯滤波等）：

\[E(d_o)\approx\sum w_i d_i\\ E(d_o^2)\approx\sum w_i d_i^2 \]

在算出均值和方差后，紧接着我们就可以根据切比雪夫不等式来找出\(P(d_o\geq d_r)\)的上界：

\[P(d_o\geq d_r)\leq p_{max}(d_r)\equiv \frac{\sigma^2}{\sigma^2+(\mu-d_r)^2} \]

当\(\sigma^2=0, \mu=d_r\)时，上式未定义，为此可以在分子分母同时加上一个极小量\(\epsilon\)，或者是\(\sigma^2<\epsilon\)时直接让\(\sigma^2:=\epsilon\)。此时没有遮蔽的话值为1； 产生遮蔽的话值接近0。

看上图，黑点所属的区域完全被Occluder遮蔽，因此\(\sigma^2=0, \mu < d_r, p_{max}(d_r)\approx 0\)

红点所属的区域部分被Occluder遮蔽，有\(\sigma^2>0, \mu < d_r\)，且红点越往右靠，\(p_{max}(d_r)\)越接近1

蓝点所属的区域没有遮蔽，因此\(\sigma^2=0, \mu = d_r, p_{max}(d_r)=1\)

根据上式我们可以写出如下HLSL代码：

float ChebyshevUpperBound(float2 moments, 
                          float receiverDepth, 
                          float minVariance, 
                          float lightBleedingReduction)
{
    float variance = moments.y - (moments.x * moments.x);
    variance = max(variance, minVariance); // 防止0除
    
    float d = receiverDepth - moments.x;
    float p_max = variance / (variance + d * d);
    
    // 单边切比雪夫
    return (receiverDepth <= moments.x ? 1.0f : p_max);
}

对VSM滤波

而为了能够获得\(d_o\)和\(d_o^2\)，显然我们不能靠深度图来缓存，而需要额外的R32G32_FLOAT纹理来记录。如果只是单纯为了记录\(d_o\)和\(d_o^2\)，可以在绘制深度图的同时将\(d_o\)和\(d_o^2\)写入到RTV上。

而由于我们最终要使用的是\(E(d_o)\)和\(E(d_o^2)\)，我们可以对其进行一个pre-filter的处理，具体包括：

• 使用MSAA记录更多深度
• 使用盒型滤波或高斯滤波处理方差阴影贴图
• 使用mipmap

而采样的时候我们可以对方差阴影贴图使用各种方式，比如点采样、线性采样、各向异性采样。

下面的代码将方差阴影写入级联：

// Shadow.hlsl
Texture2D g_TextureShadow : register(t0);

float2 VarianceShadowPS(float4 posH : SV_Position,
                        float2 texCoord : TEXCOORD) : SV_Target
{
    uint2 coords = uint2(posH.xy);
    
    float2 depth;
    depth.x = g_TextureShadow[coords];
    depth.y = depth.x * depth.x;
    return depth;
}

为了更近一步考虑周围像素的深度，可以使用屏幕空间滤波获得\(E(d_o)\)和\(E(d_o^2)\)，使用盒型滤波或高斯滤波都可以：

// Shadow.hlsl
#ifndef BLUR_KERNEL_SIZE
#define BLUR_KERNEL_SIZE 3
#endif

static const int BLUR_KERNEL_BEGIN = BLUR_KERNEL_SIZE / -2;
static const int BLUR_KERNEL_END = BLUR_KERNEL_SIZE / 2 + 1;
static const float FLOAT_BLUR_KERNEL_SIZE = (float)BLUR_KERNEL_SIZE;

Texture2D g_TextureShadow : register(t1);                      // 用于模糊
SamplerState g_SamplerPointClamp : register(s0);

float2 VSMHorizontialBlurPS(float4 posH : SV_Position,
               float2 texcoord : TEXCOORD) : SV_Target
{
    float2 depths = 0.0f;
    [unroll]
    for (int x = BLUR_KERNEL_BEGIN; x < BLUR_KERNEL_END; ++x)
    {
        depths += g_TextureShadow.Sample(g_SamplerPointClamp, texcoord, int2(x, 0));
    }
    depths /= FLOAT_BLUR_KERNEL_SIZE;
    return depths;
}

float2 VSMVerticalBlurPS(float4 posH : SV_Position,
               float2 texcoord : TEXCOORD) : SV_Target
{
    float2 depths = 0.0f;
    [unroll]
    for (int y = BLUR_KERNEL_BEGIN; y < BLUR_KERNEL_END; ++y)
    {
        depths += g_TextureShadow.Sample(g_SamplerPointClamp, texcoord, int2(0, y));
    }
    depths /= FLOAT_BLUR_KERNEL_SIZE;
    return depths;
}

其中Sample的可选第三个参数offset用来控制采样行为，往x方向和y方向偏移多少个像素单位，其范围只能在[-8, 7]，超过这个范围编译就会报错。你也可以不使用offset，改为额外提供宽高信息来求texel的uv offset。

最后在绘制完所有级联的方差阴影贴图后，我们可以选择是否使用GenerateMips。

漏光(Light Bleeding)

VSM最大的问题在于漏光现象，见下图（不得不说这漏光是真的严重）。

虽然切比雪夫不等式给了一个\(P(x\geq t)\)的上界，但并没保证对这个上界有较好的近似。考虑下图的情况：

让这三个物体从上到下标记为A、B、C，对应的深度值为a、b、c。只有物体A和B处于滤波区域，C则作为receiver被两个物体挡住本应是看不到光源的。我们假定当前着色点位于C中滤波区域的中心我们可以得到下面两个矩：

\[M_1=\frac{a+b}{2}\\ M_2=\frac{a^2+b^2}{2} \]

然后我们可以算出均值和方差：

\[\mu=\frac{a+b}{2}\\ \sigma^2=M_2^2-(M_1)^2=\frac{(a-b)^2}{4} \]

上图中有\(\Delta{x}=b-a\)和\(\Delta{y}=c-b\)，因此可视性函数有：

\[\begin{aligned} p(\Delta{y})&=\frac{\frac{1}{4}\Delta{x^2}}{\frac{1}{4}\Delta{x^2}+(\Delta{y}+\frac{1}{2}\Delta{x})^2}\\ &=\frac{1}{2+4\frac{\Delta{y}}{\Delta{x}}+4(\frac{\Delta{y}}{\Delta{x}})^2} \end{aligned} \]

下图是\(\frac{\Delta{y}}{\Delta{x}}\)与\(p(\Delta{y})\)的函数关系图像。如果\(\frac{\Delta{y}}{\Delta{x}}\)很小的话，会导致\(p(\Delta{y})\)逐渐向0.5靠拢，从而导致了漏光现象的出现。

对于复杂的场景来说，仅调整光线方向并不能解决问题，不得不吐槽发电厂这个模型简直就是各路算法的埋葬场。

但如果我们尝试增加更多采样来解决这个问题，那又会牺牲效率，那还不如使用PCF。因为使用VSM等基于概率的阴影算法是相比于传统PCF的效率较高，当然代价是在极端情况下带来的物理不准确性。

减少漏光的近似算法

如果receiver的深度值为\(z\)，且它被某个滤波区域完全阻挡，那么有\(d_o-d_r<0, (z-d)^2>0, p_{max}<1\)，即该表面永远接受不到满光照的强度

我们可以修改\(p_{max}\)的值，让其在低于某个\(amount\in[0, 1]\)值的时候直接归零，然后将\([amount,1]\)重新映射到\([0,1]\)：

float Linstep(float a, float b, float v)
{
    return saturate((v - a) / (b - a));
}

// 令[0, amount]的部分归零并将(amount, 1]重新映射到(0, 1]
float ReduceLightBleeding(float pMax, float amount)
{
    return Linstep(amount, 1.0f, pMax);
}

当然，我们也可以向VarianceShadows11的例子中，对\(p_{max}\)套上一个幂指数，然后通过这个幂指数来控制漏光。

现在求\(p_{max}\)的方法变成了：

float ChebyshevUpperBound(float2 moments, 
                          float receiverDepth, 
                          float minVariance, 
                          float lightBleedingReduction)
{
    float variance = moments.y - (moments.x * moments.x);
    variance = max(variance, minVariance); // 防止0除
    
    float d = receiverDepth - moments.x;
    float p_max = variance / (variance + d * d);
    
    p_max = ReduceLightBleeding(p_max, lightBleedingReduction);
    
    // 单边切比雪夫
    return (receiverDepth <= moments.x ? 1.0f : p_max);
}

使用梯度对级联阴影采样

在使用梯度采样级联阴影时，可能会在两个级联的边界区域出现下图所示的问题。

使用各项异性滤波由于动态流控制导致在级联之间出现的接缝

采样指令使用像素之间的导数来计算mipmap等级，也被各项异性过滤所需。这可能会在各项异性过滤或mipmap选择的时候引发问题。当2x2像素块在像素着色器中使用不同的分支时，GPU硬件计算出的导数是不合理的。这会导致在级联边缘出现跳变。

该问题可以通过计算光照空间下位置的偏导来解决；光照空间的坐标并没有指定所选的级联。计算出的导数可以变换到对应级联所属的投影纹理空间，从而可以求出正确的mipmap等级或被各项异性过滤使用：

float CalculateVarianceShadow(float4 shadowTexCoord, 
                              float4 shadowTexCoordViewSpace, 
                              int currentCascadeIndex)
{
    float percentLit = 0.0f;
    
    float2 moments = 0.0f;
    
    // 为了将求导从动态流控制中拉出来，我们计算观察空间坐标的偏导
    // 从而得到投影纹理空间坐标的偏导
    float3 shadowTexCoordDDX = ddx(shadowTexCoordViewSpace).xyz;
    float3 shadowTexCoordDDY = ddy(shadowTexCoordViewSpace).xyz;
    shadowTexCoordDDX *= g_CascadeScale[currentCascadeIndex].xyz;
    shadowTexCoordDDY *= g_CascadeScale[currentCascadeIndex].xyz;
    
    moments += g_TextureShadow.SampleGrad(g_SamplerShadow,
                   float3(shadowTexCoord.xy, (float) currentCascadeIndex),
                   shadowTexCoordDDX.xy, shadowTexCoordDDY.xy).xy;
    
    percentLit = ChebyshevUpperBound(moments, shadowTexCoord.z, 0.00001f, g_LightBleedingReduction);
    
    return percentLit;
}

优缺点总结

VSM具有如下优点：

• 可以使用图片空间blur或硬件filtering来产生软阴影
• 不需要处理shadow acne问题，因此也不需要引入depth bias

但它也有如下缺点：

• 需要原来深度图占用显存空间的两倍来存放\(d_o\)和\(d_o^2\)
• 在具有高方差分布的区域容易产生漏光（Light Bleeding）
• 大卷积核滤波会使漏光现象更加严重（因为方差值变大了）

Exponential Shadow Map

我们可以注意到，指数函数能够用来近似step函数。指数阴影贴图的核心公式如下：

\[f(z)=e^{c(d-z)}, d<z, c>0f(z)=e^{c(d-z)}, d<z, c>0 \]

在固定\(c\)的情况下，随着occluder逐渐远离receiver，\(d-z\)从0向负数变动，对应的函数图像如下：

为此我们可以将上式拆分成\(e^{cd}\)和\(e^{-cz}\)项。深度图负责前面一项，receiver可以得到后一项。

这种表示的好处在于简单，并且和VSM一样，可以对\(e^{cd}\)项进行blur，并且没有shadow acne的问题。而相比于VSM，它只需要存一项就可以用。

上图中的\(c=20\)，可以看出，如果\(d\)和\(z\)比较接近的话仍然会出现比较严重的漏光，为此需要让c的值变得更大。下图是\(c=100\)的效果：

但深度图直接保存\(e^{cd}\)的话会面临一个严重的问题：浮点数的表示范围是有限的，到\(e^{88}\)的时候就已经接近浮点表示的上界了，\(c\)值过大则无法表示左边部分的范围。而为了能够产生跟一开始那张函数图接近跳变的效果，需要让c能够表示得更大，否则在\(d-z\)逼近0的时候误差会很大。

提升精度

前面提到如果\(c\)太大，\(e^{cd}\)可能会超过float的表示上界，但\(c(d-z)\)本身远小于\(cd\)，不容易越界。在不需要blur的情况下只需要在shadow map生成的时候保存d或者cd即可。

但可以blur也是ESM的优点之一，为此我们需要在blur的部分进行改进。在Lighting Research at Bungie中，提到了一种指数空间滤波的方式。首先对N个样本的加权求和有：

\[\begin{aligned}\sum_{i=0}^N w_i e^{cd_{o_i}}&= e^{cd_{o_0}}(w_0+\sum_{i=1}^Nw_i e^{c(d_{o_i}-d_{o_0})})\\ &=e^{cd_{o_0}}\cdot e^{ln(w_0+\sum_{i=1}^Nw_i e^{c(d_{o_i}-d_{o_0})})}\\ &=e^{cd_{o_0} + ln(w_0+\sum_{i=1}^Nw_i e^{c(d_{o_i}-d_{o_0})})} \end{aligned} \]

即我们只需要在blur的时候求出即可：

\[cd_{o_0} + ln(w_0+\sum_{i=1}^Nw_i e^{c(d_{o_i}-d_{o_0})}) \]

HLSL代码

指数阴影贴图相关的HLSL代码如下：

float ESMLogGaussianBlurPS(float4 posH : SV_Position,
                           float2 texcoord : TEXCOORD) : SV_Target
{
    float cd0 = g_TextureShadow.Sample(g_SamplerPointClamp, texcoord);
    float sum = g_BlurWeights[FLOAT_BLUR_KERNEL_SIZE / 2] * g_BlurWeights[FLOAT_BLUR_KERNEL_SIZE / 2];
    [unroll]
    for (int i = BLUR_KERNEL_BEGIN; i < BLUR_KERNEL_END; ++i)
    {
        for (int j = BLUR_KERNEL_BEGIN; j < BLUR_KERNEL_END; ++j)
        {
            float cdk = g_TextureShadow.Sample(g_SamplerPointClamp, texcoord, int2(i, j)) * (float) (i != 0 || j != 0);
            sum += g_BlurWeights[i - BLUR_KERNEL_BEGIN] * g_BlurWeights[j - BLUR_KERNEL_BEGIN] * exp(cdk - cd0);
        }
    }
    sum = log(sum) + cd0;
    sum = isinf(sum) ? 84.0f : sum;  // 防止溢出
    return sum;
}

//--------------------------------------------------------------------------------------
// ESM：采样深度图并返回着色百分比
//--------------------------------------------------------------------------------------
float CalculateExponentialShadow(float4 shadowTexCoord,
                                 float4 shadowTexCoordViewSpace,
                                 int currentCascadeIndex)
{
    float percentLit = 0.0f;
    
    float occluder = 0.0f;
    
    float3 shadowTexCoordDDX = ddx(shadowTexCoordViewSpace).xyz;
    float3 shadowTexCoordDDY = ddy(shadowTexCoordViewSpace).xyz;
    shadowTexCoordDDX *= g_CascadeScale[currentCascadeIndex].xyz;
    shadowTexCoordDDY *= g_CascadeScale[currentCascadeIndex].xyz;
    
    occluder += g_TextureShadow.SampleGrad(g_SamplerShadow,
                   float3(shadowTexCoord.xy, (float) currentCascadeIndex),
                   shadowTexCoordDDX.xy, shadowTexCoordDDY.xy).x;
    
    percentLit = saturate(exp(occluder - g_MagicPower * shadowTexCoord.z));
    
    return percentLit;
}

这样就把receiver和occluder之间深度的矛盾，转移到了occluder与相邻occluder之间深度的矛盾了。但如果滤波时，相邻occluder之间的深度差很大，或者receiver位于非平面区域，会导致当前occluder失去软阴影效果，并退变成类似锯齿的效果，即便我们使用了滤波操作。这部分问题可以通过降低c值解决，让指数函数以一个较低的速率增长，从而降低滤波区域的跳变程度：

而当\(c(d-z)\rightarrow 0\)时，\(e^{c(d-z)}\rightarrow 1\)。靠近遮挡物的地方会有不可避免的漏光。

由于深度值已经位于线性空间，那么c值一定会有一个随深度差最大值变化的上界。这时候更多需要依赖于手工调整。

优缺点总结

ESM具有如下优点：

• 可以使用图片空间blur或硬件filtering来产生软阴影，也不需要开很大的Blur
• 不需要处理shadow acne问题，因此也不需要引入depth bias
• 相比VSM只需要用1个float

但它也有如下缺点：

• 为了提升精度需要用特定的Blur，在blur的过程会牺牲一定效率
• 邻近像素深度变化较大或位于非平面区域的话blur可能会失效
• 近处漏光问题

Exponential Variance Shadow Map

正如前面所说的，漏光现象在\(\Delta{y}\)和\(\Delta{x}\)的比值非常小的时候会特别明显。我们可以考虑使用一些对x和y的wrap来尝试提升\(\Delta{y}\)和\(\Delta{x}\)的比值。

例如我们可以使用上面\(e^{cx}\)的wrapper，这里c是一个正数。然后对\(e^{cx}\)求均值和方差，然后使用切比雪夫不等式求\(p_{max}\)。

这样原来\(\Delta{y}/\Delta{x}\)就变成了\(e^{\Delta{y}-\Delta{x}}\)。

在前面Variance Shadow Map提到的漏光情况下，我们用红色直线表示\(p(\Delta{y})\)关于\(\Delta{y}/\Delta{x}\)的函数关系式，蓝色直线表示\(p(e^{\Delta{y}})\)关于\(\Delta{y}/\Delta{x}\)的函数关系式

可以看到，经过\(e^{cx}\)的wrapper后，可以有效抑制，c只要增大一些就可以将整段蓝色曲线继续压低（除了左端点不变）。

但是随着c的增大，远处场景的阴影反而出现了问题

这时候我们可以再使用另外一个wrapper：\(-e^{-cx}\)。这时候receiver和occluder的身份就像是调换了一样，以非平面区域B的视角看C就像是平面区域，使得B的阴影区域变平滑了（就像它们在C上那样），从而避免了ESM的非平面问题。

这两个wrap一起使用时，对应样例程序中的EVSM4，否则为EVSM2。为了方便观察，我们对EVSM4的c项分开为一个作用在正指数的\(c_{pos}\)和作用在负指数的\(c_{neg}\)。由于\(e^{cx}\)和\(-e^{-cx}\)都是单调递增函数，这两个wrapper都可以使用切比雪夫不等式，最后取两个上限概率之中的最小值即可。这时候artifacts仅在VSM和ESM会同时出现的地方产生，而增加c值可以减缓这些问题。

HLSL代码

EVSM的HLSL代码如下：

float2 GetEVSMExponents(in float positiveExponent, in float negativeExponent, in int is16BitFormat)
{
    const float maxExponent = (is16BitFormat ? 5.54f : 42.0f);

    float2 exponents = float2(positiveExponent, negativeExponent);

    // 限制指数范围防止出现溢出
    return min(exponents, maxExponent);
}

// 输入的depth需要在[0, 1]的范围
float2 ApplyEvsmExponents(float depth, float2 exponents)
{
    depth = 2.0f * depth - 1.0f;
    float2 expDepth;
    expDepth.x = exp(exponents.x * depth);
    expDepth.y = -exp(-exponents.y * depth);
    return expDepth;
}

float2 EVSM2CompPS(float4 posH : SV_Position,
                   float2 texCoord : TEXCOORD) : SV_Target
{
    uint2 coords = uint2(posH.xy);
    float2 exponents = GetEVSMExponents(g_EvsmExponents.x, g_EvsmExponents.y, g_16BitShadow);
    float2 depth = ApplyEvsmExponents(g_TextureShadow[coords].x, exponents);
    float2 outDepth = float2(depth.x, depth.x * depth.x);
    return outDepth;
}

float4 EVSM4CompPS(float4 posH : SV_Position,
                   float2 texCoord : TEXCOORD) : SV_Target
{
    uint2 coords = uint2(posH.xy);
    float2 depth = ApplyEvsmExponents(g_TextureShadow[coords].x, g_EvsmExponents);
    float4 outDepth = float4(depth, depth * depth).xzyw;
    return outDepth;
}

float CalculateExponentialVarianceShadow(float4 shadowTexCoord,
                                         float4 shadowTexCoordViewSpace,
                                         int currentCascadeIndex)
{
    float percentLit = 0.0f;
    
    float2 exponents = GetEVSMExponents(g_EvsmPosExp, g_EvsmNegExp, g_16BitShadow);
    float2 expDepth = ApplyEvsmExponents(shadowTexCoord.z, exponents);
    float4 moments = 0.0f;
    
    float3 shadowTexCoordDDX = ddx(shadowTexCoordViewSpace).xyz;
    float3 shadowTexCoordDDY = ddy(shadowTexCoordViewSpace).xyz;
    shadowTexCoordDDX *= g_CascadeScale[currentCascadeIndex].xyz;
    shadowTexCoordDDY *= g_CascadeScale[currentCascadeIndex].xyz;
    
    moments += g_TextureShadow.SampleGrad(g_SamplerShadow,
                    float3(shadowTexCoord.xy, (float) currentCascadeIndex),
                    shadowTexCoordDDX.xy, shadowTexCoordDDY.xy);
    
    percentLit = ChebyshevUpperBound(moments.xy, expDepth.x, 0.00001f, g_LightBleedingReduction);
    if (SHADOW_TYPE == 4) // EVSM4
    {
        float neg = ChebyshevUpperBound(moments.zw, expDepth.y, 0.00001f, g_LightBleedingReduction);
        percentLit = min(percentLit, neg);
    }
    
    return percentLit;
}

不得不说这个阴影效果还是可以的：

优缺点总结

EVSM具有如下优点：

• 可以使用图片空间blur或硬件filtering来产生软阴影，也不需要开很大的Blur
• 相比前面的ESM、VSM，最大程度上减缓漏光问题
• 不需要处理shadow acne问题，因此也不需要引入depth bias
• 不需要使用很大的c，因此可以考虑使用16位float存储EVSM

但它也有如下缺点：

• EVSM4需要使用4个float，不仅占用了一定的带宽，而且进行混合需要消耗更多的时间，对移动端可能不友好
• 极端情况下，存在ESM和VSM同时无法解决的artifacts

后记

阴影本身就是一个巨大的坑。总体来说，VSM和ESM这些尝试拟合最开头图像函数的方法都难以避免出现漏光的问题，对于具有复杂深度的场景表现不尽如人意。EVSM的总体效果更优，但对硬件要求也比较高。这些方法可以放在级联等级较大，即距离较远的地方，当然也有人在远距离尝试使用距离场，这些都是遥远的后话了。

建议读者直接打开项目进行尝试，这里只解释部分可调参数的含义：

• Light Bleeding：将[0, amount]映射到0，将[amount, 1]映射到[0, 1]
• Enable Mipmap：级联阴影开启mipmap
• Sampler：采样VSM使用的滤波
• Blur Sigma：高斯滤波用于控制权重分散情况
• Magic Power：控制\(e^{cd}\)和\(e^{cz}\)的c项
• Pos Exp：控制\(c_{pos}\)
• Neg Exp：控制\(c_{neg}\)

GPU Profile那边开Release来查看各个Pass下的用时。至于MSM等其它方法，可以尝试跑TheRealMJP/Shadows的项目，但需要一些动手修改的能力，它那边可以调的参数更多。

参考与扩展阅读材料

如果有兴趣的话可以了解下面这些内容，当然肯定是有我没注意到的。

Fixed-Size Penumbra

• PCF(Percentage Closer Filtering)
• VSM(Variance Shadow Maps, 2006)
• LVSM(Layered Variance Shadow Maps)
• ESM(Exponential Shadow Maps, 2008)
• EVSM(Exponential Variance Shadow Maps)
• MSM(Moment Shadow Maps, 2015)
• Virtual Shadow Map(这个估计只能在DX12做)

Variable-Size Penumbra

• PCSS(Percentage Closer Soft Shadows)
• VSSM = PCSS + VSM(Variance Soft Shadow Maps)
• SAVSM = VSM + SAT(Summed Area Table)

Others

• 距离场阴影
• Reflective Shadow Maps
• 光线追踪白给的阴影，但需要显卡支持

Cascade Optimization & Technique

• Sample Distribution Shadow Map
• GPU-Driven Cascade Setup and Scene Submission
• Deferred Shadow

[1]Cascade Shadow Maps--MSDN
[2]Playing with Real-Time Shadows(Siggraph 2013)
[3]Lighting Research at Bungie(Siggraph 2009)
[4]Advanced Soft Shadow Mapping Techniques(GDC 2008)
[5]Variance Shadow Maps(GDC 2006)
[6]A Sampling of Shadow Techniques
[7]论文：Layered Variance Shadow Maps
[8]KlayGE：切换到ESM
[9]Exponential Variance Shadow Maps
[10]知乎：方差阴影（Variance Shadow Map）实现
[11]知乎：Unreal Engine UE4 静态阴影实现 Static ShadowMap ESM,改进ESM（log space 下做模糊）
[12]Percentage-Closer Soft Shadows
[13]Integrating Realistic Soft Shadows Into Your Game Engine
[14]VSSM
[15]Moment Shadow Mapping (momentsingraphics.de)
[16]Sample Distribution Shadow Map(自动级联分层)
[17]知乎：影子传说——三种Shadowmap改进算法的原理与在Unity中的实现

参考项目：

VarianceShadows11

TheRealMJP/Shadows

DirectX11 With Windows SDK完整目录

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