AA前世今生之：Hybrid AA

AA前世今生之：Hybrid AA

    前面我们介绍了硬件式AA和后处理式AA抗锯齿方法，那么有没有将两者结合起来的解决方案了？这正是下面要讲的Hybrid AA(混合式AA)。我们先对MSAA的计算浪费这一事实进行下对比说明：

MSAA需要计算的edge

真正需要计算AA的edge

    通过上面的对比图，我们很直观的感受到：真正需要进行AA处理的Edge边缘其实并不是特别多，而MSAA实际上是将很多的计算量浪费在了实际并不需要AA的像素上，所以采样点越多，浪费越严重。透过前面对后处理式AA的介绍，我们知道：后处理式AA的方法就是试图通过Pixel像素信息估计出Sub-pixel级别的几何，然而再做AA。不同的是：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。而Hybrid AA的思想即是：干脆就先直接存出sub-pixel的几何，没必要进行“估计”。

    SRAA（Subpixel Reconstruction Anti-Aliasing）

    SRAA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，优点是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。

Subpixel Reconstruction Anti-Aliasing 

    GPAA（Geometric Post-process Anti-Aliasing）

    GPAA是Humus独立提出来的AA方法。基本思路是在渲染几何之后再次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：

Geometric Post-process Anti-Aliasing

    通过这个覆盖率，计算AA就显得相当容易了，结果比较如下：

对比

    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。遗憾的是，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（模板）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：

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。

    总之：Hybrid AA可以说是hardware AA 和post process AA 这两种AA方案的折中选择。优点是可以用低于hardware AA的硬件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。