原文: http://www.cnblogs.com/gongminmin/archive/2011/05/16/2047506.html

Anti-alias，简称AA，在图形学中广泛地用于提升渲染质量。经过几十年的发展，AA也从离线渲染逐步普及到了实时渲染的领域。本系列文章将总结一下在实时渲染中使用的AA方法的前世和今生。本片集中讨论硬件提供的AA方法。

图1. 一个像素内部的采样点。16个红圈表示16个采样点，蓝色和黄色是覆盖了这个像素的两个三角形。

SSAA

Super Sampling Anti-Aliasing是最直观的一种AA方法。实现方法之一就是渲染一个大图，然后downsample，这相当于在每个最终像素内部做了一个均匀 分布采样。更通用的描述是，每个像素分布多个采样点（可以均匀分布、Poisson分布、随机分布、抖动分布等），每个采样点都有独立的color和 depth，pixel shader在每个采样点都执行一遍。如图1的情况，会得到1个白色，1个浅蓝色和14个黄色的采样点。最后这个像素的值是这16个采样点的平均，也就是 ((1, 1, 1) +  (0.77, 0.77, 1) + 14 * (1, 1, 0)) / 16 = (0.98, 0.98, 0.125)。在这些方法中，SSAA质量最好，毕竟是个最暴力的方法。在D3D 10.1+上可以选择per-sample或者per-pixel执行pixel shader，也就是直接支持了SSAA。

性能统计（采样数为N，下同）：每个像素里PS执行次数为N，占用空间N个color + N个depth。

例如，16 x SSAA可以被理解为每个像素有十六个采样点，而采样点的分布是 
 
而这种分布对于反走样并不是特别有效的，可以采用如下几种分布来替换 
   
从左到右依次是随机分布，泊松分布和Jittered分布。随即分布的问题在于采样点数量不多的时候，算法的结果不是特别稳定。泊松分布的问题在于并不能轻易计算出泊松分布的位置，而且位置计算代价很大。当然还有很多其他的分布，这里就不多介绍了。不同的采样点分布算法可以不同程度的改变反走样的效果。

MSAA

SSAA需要在每个采样点都执行一次PS并保存color和depth，时间和空间开销都是惊人的。Multi-Sampling Anti-Aliasing的出现极大地改善了这点。MSAA在每个像素只执行一次PS，输出颜色写入所有通过depth-stencil测试的采样本 中。在Shader Model 3之前，PS的输入一定取自像素的中心；后来加入了centric插值，PS的输入属性就可以是三角形所覆盖的所有采样点的中心：

来自http://www.confettispecialfx.com/multisample-anti-aliasing

如图1的情况，没有centric插值的话，蓝色三角形的两个采样点将都得到纯蓝的颜色（外差而得），最终像素的颜色就是(2 * (0, 0, 1) + 14 * (1, 1, 0)) / 16 = (0.875, 0.875, 0.125)。有centric插值的话就是个更正确的浅蓝色((1, 1, 1) + (0.77, 0.77, 1)) / 2 = (0.885, 0.885, 1)，最终像素颜色是(2 * (0.885, 0.885, 1) + 14 * (1, 1, 0)) / 16= (0.98, 0.98, 0.125)。如下图所示：

性能统计：每个像素里PS执行次数为每个覆盖到该像素的三角形一次，占用空间N个color + N个depth。

CSAA

MSAA虽然解决了计算的问题，但存储量还是很大，尤其是采样率到了8以上。NVIDIA在G80及以上的GPU增加了Coverage Sampling Anti-Aliasing的方法。CSAA解耦了color/depth的buffer和coverage的buffer，可以用较少的color /depth空间来存储原先高采样数才能得到的质量。比如图1的情况，用CSAA 16x来渲染，就会把一个像素分成左上、右上、左下和右下4块区域，每块区域有4个coverage采样点，但共享同一个color和depth。对于图 1的情况，结果就是，(0.25 * (0.885, 0.885, 1)  + 0.25 * (0.885, 0.885, 1) + 3.75 * (1, 1, 0)) / 4 = (0.98, 0.98, 0.125)。

性能统计：每个像素里PS执行次数为每个覆盖到该像素的三角形一次，占用空间M个color + M个depth，M小于N。

总结

这三种方法是常见的硬件直接支持的AA方法，下篇文章将讲述各种基于post process的AA方法。

上一篇文章Anti-alias的前世今生（一）介绍了硬件支持的AA方法，本篇将重点阐述新兴的基于post process的AA。

SSAA、MSAA、CSAA这些方法虽然硬件直接支持，但带来的额外开销不可小视。一方面是它们对存储空间带来的冲击是惊人的。尤其在非桌面平台 上，内存本来就不多，如果还需要AA的话就吃不消了。如果同时使用了MRT和AA，显存开销更是天文数字。另一方面，这些方法对“edge”的考量都是 primitive的边界，不管这个edge是否真的需要AA，所以会浪费很多计算量。

GPU Gems 2的第九章Deferred Shading in S.T.A.L.K.E.R.在 游戏界第一次宣传了Deferred Shading的概念，同时也提到了Deferred框架无法使用硬件MSAA的问题。虽然Deferred Lighting部分解决了该问题，但再次渲染一边场景的代价还是不小的。更重要的是，由于Deferred框架的引入，人们终于开始正视MSAA的实际 上造成了很多时间和空间的浪费。于是乎这几年基于post process的AA蓬勃发展，大有取而代之的气势。

Edge AA

Edge AA就是Deferred Shading in S.T.A.L.K.E.R提出的方法，根据邻居的depth和normal的差异程度做一个边缘检测，每个像素可以得到一个权重，表示“像边缘的程度”：

根据这个权重，就可以把邻居像素的颜色拿来插值，得到AA的效果。

在GPU Gems 3第19章Deferred Shading in Tabula Rasa中，NCsoft对Edge AA做出了一些小改进，边缘检测不再依赖于图像分辨率，更加稳定。

Directionally Edge AA

Edge AA开创了post process AA的时代，但它的质量还是不足以与硬件AA抗衡的程度。AMD在HPG09上的论文A Directionally Adaptive Edge Anti-Aliasing Filter改 进了Edge AA，不再采用独立的edge点来决定AA混合的方式，而是根据edge点周围的状况确定出isoline，然后根据isoline的垂直方向来确定混合 的方向。这样一个边界就会沿着朝向来混合，还原出更加精确的sub-pixel信息。这种方法进入了AMD的驱动，只要打开Adaptive AA就会自动启用。

MLAA

Adaptive Edge AA提出了以线代替点的研究方向，但isoline的计算量毕竟比较大，启用了之后对渲染性能下降明显。Morphological Antialiasing再次在这个方向作出了努力。它不计算isoline，而是把edge分门别类，总结成Z、U、L等几种特定的形状，而Z和U都可 以分解成L。

最终根据L划出一个三角形，确定混合区域。这样就省去了所有繁重的计算，提高AA速度。在AMD较新的驱动里，MLAA取代了Directionally Edge AA成为Adaptive AA的首选。MLAA的框架又派生出多个不同的方法：

CPU MLAA

Intel在HPG09上的Morphological Antialiasing一文是在CPU上实现的。代码用了非常深的分支来判断edge形状，完全是针对CPU优化的，不适合GPU硬件，也不适合实时渲染的情况。

GPU MLAA

SIGGRAPH 2010 poster的Practical morphological antialiasing on the GPU， 通过建立SAT来判断edge形状，需要log(width)+log(height)个pass。在确定了L之后，需要查询一个预计算的512×512 R32F的纹理，里面每个texel对应了一个特定大小的L所需要混合的面积。也就是边长最大是512个像素。可以看出这种方法非常暴力，虽然可能比读回 CPU快，但开销还是很大。

Jimenez’s MLAA

GPU Pro 2里的文章Practical Morphological Anti-Aliasing提出了一个更实用的GPU MLAA方法，命名为Jimenez’s MLAA以 示区分。在这种MLAA里，Z和U不需要分解成更简单的L，直接用一个预计算的表来做查询。每个像素根据自己在形状里的位置在查找表里寻找需要混合的各个 像素。720p的分辨率下，这种方法在一般的情况下能达到Xbox 360上3.79ms，Geforce 9800 GTX+上0.44ms。同等条件下8x MSAA需要5ms。

FXAA

NVIDIA在Graphics SDK 11里 面提供了一个称为Fast Approximate Anti-Aliasing的方法。该方法很接近于MLAA，但只识别长边，而不识别形状。有了长边之后，就可以根据边和像素的求交来估算每个像素中 sub-pixel的覆盖率，并进行AA混合。后来Timothy Lottes还发展出了FXAA II，质量有所下降，速度提高了，在Xbox 360上，720p的分辨率可以做到2.0ms。

DLAA

另一个在GDC11上公开的AA方法称为Directionally Localized Anti-Aliasing（前面介绍的Jimenez’s MLAA和FXAA也在GDC11的时候公开的，这也扎堆）。这种方法比较另类，它在垂直方向模糊后的图像上做水平方向边缘检测，得到的结果blend回去就得到AA后的图像。

左图为AA之前的，右图是经过DLAA的

DLAA还是比较快的，在Xbox 360上，720p需要2.2ms。

本篇介绍了几种基于post process的AA方法，下一篇讲讨论如何把硬件AA和post process AA结合起来。

上篇文章讲述了几种基于post process的AA方法，有没有可能将post process AA和hardware AA结合起来呢？本篇要讲的正是这样的hybrid AA。

首先补充一下，对于MSAA的计算浪费，可以从下面的对比图看出来：

MSAA需要计算的edge

真正需要计算AA的edge

有了这个对比，大家应该有了直观感受，MSAA实际上把很多计算量浪费在了实际上不必要AA的像素上了。如果样本数高，浪费会更严重。

上一篇提到的那些基于post process的方法其实都在做一件事情：试图通过pixel信息估计出sub-pixel级别的几何，然后做AA。Edge AA是通过独立点来估计，MLAA是通过L形来估计，FXAA和DLAA是通过线段来估计。Hybrid AA的方法想表达的是，为什么要“估计”，而不是干脆就先存出sub-pixel的几何？

SRAA

Subpixel Reconstruction Anti-Aliasing是 NVIDIA的研究员在I3D2011上发表的新方法。它寄予的事实是，shading的变化频率一般低于几何的变化频率，所以可以在较低分辨率上 shading，而用较高分辨率恢复几何。SRAA的基本流程为，在Deferred Shading的框架中，渲染一个高分辨率（或者带MSAA）的G-Buffer，但在shading的时候仅在普通的分辨率（或者没有MSAA）的情况 下做。累积的结果通过G-Buffer重建sub-pixel信息，来进行类似MLAA的AA计算。这种方法结合了MSAA和MLAA，但可以用较低的样 本数做到较高的MSAA才能得到的效果，同时不增加shading的计算量。SRAA由于原理问题，只能用在Deferred框架中（不过对于现代的游戏 来说这不是个大问题）。

GPAA

Geometric Post-process Anti-Aliasing是Humus独立提出来的AA方法。基本思路是在渲染几何之后在此用线框模式渲染一遍，这时候可以得到每个三角形在每个pixel的覆盖率：

通过这个覆盖率，计算AA就轻而易举了，结果比较如下：

这种方法的代价是多了一遍线框渲染，但可以用于Forward和Deferred两种框架。杯具的是，Humus的twitter上说这种方法实际上在1996年就被别人申请专利了。

Adaptive AA

Intel在SIGGRAPH 2010的course Deferred Rendering for Current and Future Rendering Pipelines上 提到了一种很简单很暴力的AA方法，在edge的地方per-sample计算，在non-edge的地方per-pixel计算。和基于post process的方法一样，这需要执行一个边缘检测，并在stencil中标记出来，然后就可以分别计算了。下图中红线标记的地方就是检测出来的 edge：

这种方法的结果会和SSAA一样，同时没有MSAA重复计算的毛病。

总结

Hybrid AA综合了hardware AA和post process AA的优点（或者说，缺点）。优点是可以用低于hardware AA的内存开销和计算量达到一样的效果。缺点是需要修改原有的图形渲染流水线。

本系列总结了三类不同的空间AA方法，希望对大家有所帮助。

Anti-alias的前世今生