GTX 980 深度预通过后的 Z 战

Question

我正在 OpenGL 中实现深度预通。在 Intel HD Graphics 5500 上，此代码可以正常工作，但在 Nvidia GeForce GTX 980 上却不行（下图显示了由此产生的 z-fighting）。我正在使用以下代码生成图像。 （所有与问题无关的都省略了。）

// ----------------------------------------------------------------------------
// Depth Prepass
// ----------------------------------------------------------------------------

glEnable(GL_DEPTH_TEST);
glColorMask(GL_FALSE, GL_FALSE, GL_FALSE, GL_FALSE);
glDepthFunc(GL_LESS);
glDepthMask(GL_TRUE);

glUseProgam(program1); // The problem turned out to be here!

renderModel(...);

// ----------------------------------------------------------------------------
// Scene Rendering
// ----------------------------------------------------------------------------

glEnable(GL_DEPTH_TEST);
glDepthFunc(GL_LEQUAL);
glDepthMask(GL_FALSE);
glColorMask(GL_TRUE, GL_TRUE, GL_TRUE, GL_TRUE);

glUseProgam(program2); // The problem turned out to be here!

renderModel(...);

glDepthFunc 似乎没有更改为GL_LEQUAL。但是，当我在 RenderDoc 中逐步执行 GL 调用时，glDepthFunc 已正确设置。

这听起来像是驱动程序错误还是您有什么建议我可能做错了什么？当这是一个驱动程序错误时，我如何才能实现深度预通？

Answer 1

当为深度预通道使用不同的着色器程序时，必须明确确保该程序生成与主通道程序相同的深度值（尽管在相同的几何体上调用）。这是通过在gl_Position 上使用invariant 限定符来完成的。

GLSL 规范 4.4 解释的差异：

在本节中，方差是指从同一表达式中获得不同值的可能性 不同的程序。例如，假设两个顶点着色器，在不同的程序中，每个设置 gl_Position 与 两个着色器中的相同表达式，并且当两个着色器中的输入值相同时 着色器运行。由于两个着色器的独立编译，分配给 当两个着色器运行时，gl_Position 并不完全相同。在此示例中，这可能会导致问题 在多通道算法中对齐几何。

本例中使用的限定符如下：

invariant gl_Position;

这一行保证gl_Position 是由着色器中给出的精确表达式计算出来的，没有任何优化，因为这会改变操作，因此很可能会以某种较小的方式改变结果。

在我的具体案例中，作业是问题的根源。主通道程序的顶点着色器包含以下几行：

fWorldPosition = ModelMatrix*vPosition; // World position to the fragment shader
gl_Position = ProjectionMatrix*ViewMatrix*fWorldPosition;

prepass 程序的顶点着色器在一个表达式中计算 gl_Position：

gl_Position = ProjectionMatrix*ViewMatrix*ModelMatrix*vPosition;

通过将其更改为：

vec4 worldPosition = ModelMatrix*vPosition;
gl_Position = ProjectionMatrix*ViewMatrix*worldPosition;

我解决了这个问题。

Answer 2

有些版本的 Sponza 很大。我记得我用两种解决方案之一解决了这个问题：

• 24 位深度缓冲区。

• Logarithmic depth buffer.

第二种方法在将early depth test 用于hidden surface removal 的平铺架构上较差。在移动平台上，性能下降可能非常明显。