计算机图形学，下一步如何提高？
好的，我们来聊聊计算机图形学这个迷人的领域，以及它未来可能的发展方向。抛开那些AI味十足的术语，咱们就从一个对画面有追求的人的角度，看看还能往哪儿使劲儿。
首先，要说“下一步提高”，得先明白咱们现在能做到什么程度。想想那些顶级电影里的特效，逼真的皮肤纹理、丝滑的毛发、流淌的水滴，还有游戏里那种几乎能以假乱真的世界，我们已经能在视觉上欺骗眼睛了。但正是因为做得太好了，所以我们对“更好”的定义也越来越高，也越来越苛刻。
那接下来，我认为可以从几个大方向去深挖，而且这些方向是相互关联，互相促进的。
1. 更接近真实的“物理”模拟，但要更聪明、更高效
现在我们能模拟很多物理现象，比如光照（全局光照），流体，布料，甚至烟雾爆炸。但离“完全一致”还有距离，而且很多时候计算量大得惊人，即使是顶级显卡也得算上半天。
全局光照的终极形态： 现在我们有光线追踪，它确实能模拟光线如何反射、折射，带来更真实的阴影和反射。但现有的光线追踪在处理复杂材质（比如磨砂玻璃、粗糙金属）或者大量半透明物体时，依然会遇到噪点、计算量爆炸的问题。未来的提升可能在于：
更智能的采样算法： 不是傻傻地乱射光线，而是能更聪明地预测哪些地方的光线“重要”，重点计算。这就像我们看东西，眼睛自然会聚焦在关键区域。
混合渲染： 把光线追踪的“精确”和传统光栅化的“高效”结合起来。在关键区域用光线追踪，其他地方用更快的技术。
物理参数的简化与抽象： 研究者们可能会发现，一些极其复杂的物理计算，对我们人眼来说，其实可以用更简单、更“艺术化”的数学模型来近似，但视觉效果却几乎没有差别。就像绘画里，不是每一片叶子都要画得一模一样，但整体感觉对了就行。
动态世界的真实细节： 想象一下，你在游戏里踩过一片草地，每根草都有自己的生命，被踩下去又慢慢弹起来；或者风吹过树林，每片叶子都在细微地摆动。现在的技术已经能做到一些，但要大规模、实时地呈现这种“生命力”，还是个挑战。
基于粒子或体素的模拟： 除了传统的模型和贴图，用大量的粒子或者小立方体（体素）来构建世界，让它们能更自然地相互作用，比如液体、沙子、甚至是土壤的崩塌。
程序化生成与模拟的结合： 用算法生成基础的场景，然后在这个基础上运行物理模拟，让场景“活起来”。例如，程序化生成一个山脉，然后模拟风化、水流的侵蚀过程，让它看起来更自然。
2. “感知”上的逼真，让计算机“理解”我们怎么看东西
这不仅仅是画面做得像不像，而是要让计算机知道，我们人眼在接收这些画面时，大脑是如何处理的。
感知色度学和人眼模型： 我们现在用RGB（红绿蓝）来表示颜色，但这不完全符合人眼对颜色的感知。未来的图形学可能会更多地借鉴心理物理学和生理学，使用更符合人眼感知的色彩模型，比如CIELAB或者更先进的“感知空间”。这样渲染出来的颜色，在不同设备上显示时，会更一致，更符合我们的预期。
动态范围和局部适应： 人眼在明暗对比强烈的环境下，能自动调整自己的“曝光度”，看到暗处的细节，也能不被强光刺眼。未来的图形学需要更精细地模拟这种“局部适应”现象，让画面在极高和极低的亮度区域都能呈现出丰富的细节。
眼球运动和注意力的模拟： 知道人眼在看画面时是怎么移动的，哪些地方更容易吸引我们的注意力。如果能模拟这一点，就可以在渲染时“偷懒”一些，把计算资源优先分配给那些我们会重点关注的部分，从而在有限的计算力下，获得更好的主观视觉体验。
模糊和景深的智能运用： 咱们平时看东西，远处的景物是模糊的，近处的物体焦点清晰。这叫做景深。现在的景深效果很多是后期添加的，有时候会显得有点“假”。未来的技术可能会：
更真实的镜头模拟： 模拟不同焦距、光圈的镜头会带来什么样的虚化效果，甚至模拟镜头的光学缺陷（比如紫边、暗角），反而能增加画面的真实感。
基于内容理解的虚化： 知道什么物体是主体，什么背景是干扰，然后智能地对背景进行虚化，而不是简单地按距离模糊。
3. 效率革命：让“逼真”触手可及
再好的技术，如果算不动，也只是纸上谈兵。效率的提升是贯穿始终的。
硬件的进化与软件的适配： 新的图形处理器（GPU）会不断涌现，但关键在于，我们如何编写软件，让这些硬件发挥出最大潜力。这需要算法和硬件之间更紧密的配合。
可编程的渲染管线深化： 现在的GPU已经很灵活了，但未来可能会更“懂事”，让开发者能更细粒度地控制渲染过程的每一步，甚至根据内容动态调整渲染策略。
硬件加速的AI应用： 利用AI来加速图形计算，比如前面提到的智能采样，或者用AI去预测和生成复杂的材质纹理，甚至直接用AI来“重建”低分辨率的画面到高分辨率。AI将不再是独立的工具，而是深深集成到渲染流程中。
数据表示与压缩的创新： 画面数据越来越庞大，如何高效地存储、传输和处理这些数据是个大问题。
新型的几何表示： 除了传统的顶点和多边形，有没有更紧凑、更适合GPU处理的几何表示方法？比如基于数学函数的表示（隐式表面），或者层级结构的表示。
语义化数据压缩： 不仅仅是无损或有损地压缩像素，而是理解画面的内容，比如知道这是草地，那是天空，然后用更有效的方式压缩。
4. 跨界融合与新的交互方式
图形学从来都不是孤立的，它与很多领域息息相关。
虚拟现实（VR）/增强现实（AR）的沉浸式体验升级： VR/AR 对图形的要求是实时、低延迟、高保真。未来的进步会让这些体验更自然、更少眩晕，甚至能让我们“触碰”到虚拟物体。
精确的空间感知与渲染： 不仅要看，还要能感知深度、体积，甚至在虚拟世界里有“碰撞”感。
与现实世界的无缝融合： AR需要将虚拟信息准确地叠加到真实世界，这需要对现实环境有更深入的理解和渲染。
人工智能的深度参与： AI不仅仅是用来加速计算，它还能带来全新的创作和体验。
智能内容生成： AI可以根据简单的指令（比如“画一个日落下的海边村庄”）生成逼真的画面，甚至是你从未设想过的独特风格。
个性化与自适应的视觉体验： 根据用户的喜好、情绪、甚至生理反应，动态调整画面的风格和细节。
触觉、听觉等其他感官的协同： 逼真的画面固然重要，但如果能配合上逼真的声音、甚至触觉反馈，那沉浸感将是几何级提升。图形学需要与其他感官技术更紧密地联动。
总结一下，计算机图形学的下一步提高，我认为不是单一维度的突破，而是多点开花，最终汇聚成更深层次的“逼真感”和“可用性”。
“逼真” 不仅仅是表面的像素好看，更是内在的物理规律、人眼感知机制的模拟，以及与现实世界的契合度。
“可用性” 则体现在效率上，让这些高端技术能够被广泛应用，并且带来新的交互和创作方式。
这个过程就像是在打磨一块璞玉，我们已经在雕刻出雏形，但要让它温润如玉，还需要在每一个细节上精益求精，而且要不断探索新的切法和抛光技法。这是一个充满挑战，但也同样令人兴奋的旅程。
首先，要说“下一步提高”，得先明白咱们现在能做到什么程度。想想那些顶级电影里的特效，逼真的皮肤纹理、丝滑的毛发、流淌的水滴，还有游戏里那种几乎能以假乱真的世界，我们已经能在视觉上欺骗眼睛了。但正是因为做得太好了，所以我们对“更好”的定义也越来越高，也越来越苛刻。
那接下来，我认为可以从几个大方向去深挖，而且这些方向是相互关联，互相促进的。
1. 更接近真实的“物理”模拟，但要更聪明、更高效
现在我们能模拟很多物理现象，比如光照（全局光照），流体，布料，甚至烟雾爆炸。但离“完全一致”还有距离，而且很多时候计算量大得惊人，即使是顶级显卡也得算上半天。
全局光照的终极形态： 现在我们有光线追踪，它确实能模拟光线如何反射、折射，带来更真实的阴影和反射。但现有的光线追踪在处理复杂材质（比如磨砂玻璃、粗糙金属）或者大量半透明物体时，依然会遇到噪点、计算量爆炸的问题。未来的提升可能在于：
更智能的采样算法： 不是傻傻地乱射光线，而是能更聪明地预测哪些地方的光线“重要”，重点计算。这就像我们看东西，眼睛自然会聚焦在关键区域。
混合渲染： 把光线追踪的“精确”和传统光栅化的“高效”结合起来。在关键区域用光线追踪，其他地方用更快的技术。
物理参数的简化与抽象： 研究者们可能会发现，一些极其复杂的物理计算，对我们人眼来说，其实可以用更简单、更“艺术化”的数学模型来近似，但视觉效果却几乎没有差别。就像绘画里，不是每一片叶子都要画得一模一样，但整体感觉对了就行。
动态世界的真实细节： 想象一下，你在游戏里踩过一片草地，每根草都有自己的生命，被踩下去又慢慢弹起来；或者风吹过树林，每片叶子都在细微地摆动。现在的技术已经能做到一些，但要大规模、实时地呈现这种“生命力”，还是个挑战。
基于粒子或体素的模拟： 除了传统的模型和贴图，用大量的粒子或者小立方体（体素）来构建世界，让它们能更自然地相互作用，比如液体、沙子、甚至是土壤的崩塌。
程序化生成与模拟的结合： 用算法生成基础的场景，然后在这个基础上运行物理模拟，让场景“活起来”。例如，程序化生成一个山脉，然后模拟风化、水流的侵蚀过程，让它看起来更自然。
2. “感知”上的逼真，让计算机“理解”我们怎么看东西
这不仅仅是画面做得像不像，而是要让计算机知道，我们人眼在接收这些画面时，大脑是如何处理的。
感知色度学和人眼模型： 我们现在用RGB（红绿蓝）来表示颜色，但这不完全符合人眼对颜色的感知。未来的图形学可能会更多地借鉴心理物理学和生理学，使用更符合人眼感知的色彩模型，比如CIELAB或者更先进的“感知空间”。这样渲染出来的颜色，在不同设备上显示时，会更一致，更符合我们的预期。
动态范围和局部适应： 人眼在明暗对比强烈的环境下，能自动调整自己的“曝光度”，看到暗处的细节，也能不被强光刺眼。未来的图形学需要更精细地模拟这种“局部适应”现象，让画面在极高和极低的亮度区域都能呈现出丰富的细节。
眼球运动和注意力的模拟： 知道人眼在看画面时是怎么移动的，哪些地方更容易吸引我们的注意力。如果能模拟这一点，就可以在渲染时“偷懒”一些，把计算资源优先分配给那些我们会重点关注的部分，从而在有限的计算力下，获得更好的主观视觉体验。
模糊和景深的智能运用： 咱们平时看东西，远处的景物是模糊的，近处的物体焦点清晰。这叫做景深。现在的景深效果很多是后期添加的，有时候会显得有点“假”。未来的技术可能会：
更真实的镜头模拟： 模拟不同焦距、光圈的镜头会带来什么样的虚化效果，甚至模拟镜头的光学缺陷（比如紫边、暗角），反而能增加画面的真实感。
基于内容理解的虚化： 知道什么物体是主体，什么背景是干扰，然后智能地对背景进行虚化，而不是简单地按距离模糊。
3. 效率革命：让“逼真”触手可及
再好的技术，如果算不动，也只是纸上谈兵。效率的提升是贯穿始终的。
硬件的进化与软件的适配： 新的图形处理器（GPU）会不断涌现，但关键在于，我们如何编写软件，让这些硬件发挥出最大潜力。这需要算法和硬件之间更紧密的配合。
可编程的渲染管线深化： 现在的GPU已经很灵活了，但未来可能会更“懂事”，让开发者能更细粒度地控制渲染过程的每一步，甚至根据内容动态调整渲染策略。
硬件加速的AI应用： 利用AI来加速图形计算，比如前面提到的智能采样，或者用AI去预测和生成复杂的材质纹理，甚至直接用AI来“重建”低分辨率的画面到高分辨率。AI将不再是独立的工具，而是深深集成到渲染流程中。
数据表示与压缩的创新： 画面数据越来越庞大，如何高效地存储、传输和处理这些数据是个大问题。
新型的几何表示： 除了传统的顶点和多边形，有没有更紧凑、更适合GPU处理的几何表示方法？比如基于数学函数的表示（隐式表面），或者层级结构的表示。
语义化数据压缩： 不仅仅是无损或有损地压缩像素，而是理解画面的内容，比如知道这是草地，那是天空，然后用更有效的方式压缩。
4. 跨界融合与新的交互方式
图形学从来都不是孤立的，它与很多领域息息相关。
虚拟现实（VR）/增强现实（AR）的沉浸式体验升级： VR/AR 对图形的要求是实时、低延迟、高保真。未来的进步会让这些体验更自然、更少眩晕，甚至能让我们“触碰”到虚拟物体。
精确的空间感知与渲染： 不仅要看，还要能感知深度、体积，甚至在虚拟世界里有“碰撞”感。
与现实世界的无缝融合： AR需要将虚拟信息准确地叠加到真实世界，这需要对现实环境有更深入的理解和渲染。
人工智能的深度参与： AI不仅仅是用来加速计算，它还能带来全新的创作和体验。
智能内容生成： AI可以根据简单的指令（比如“画一个日落下的海边村庄”）生成逼真的画面，甚至是你从未设想过的独特风格。
个性化与自适应的视觉体验： 根据用户的喜好、情绪、甚至生理反应，动态调整画面的风格和细节。
触觉、听觉等其他感官的协同： 逼真的画面固然重要，但如果能配合上逼真的声音、甚至触觉反馈，那沉浸感将是几何级提升。图形学需要与其他感官技术更紧密地联动。
总结一下，计算机图形学的下一步提高，我认为不是单一维度的突破，而是多点开花，最终汇聚成更深层次的“逼真感”和“可用性”。
“逼真” 不仅仅是表面的像素好看，更是内在的物理规律、人眼感知机制的模拟，以及与现实世界的契合度。
“可用性” 则体现在效率上，让这些高端技术能够被广泛应用，并且带来新的交互和创作方式。
这个过程就像是在打磨一块璞玉，我们已经在雕刻出雏形，但要让它温润如玉，还需要在每一个细节上精益求精，而且要不断探索新的切法和抛光技法。这是一个充满挑战，但也同样令人兴奋的旅程。
网友意见
叶大神已经关注你的问题，但没有回答。
无论是图形学还是C++都是深坑，一旦进入，没有十几年的时间，是不会成为专家的。你存在的问题是：你的数学基础还不足你让能够完全看懂图形学那些书，你的项目经验还不足你让能够体会C++中那些要义，但书你已经买了很多，眉毛胡子一把抓地读了很多，当你读不懂的时候，你就应该意识到你的学习方式与方法有待商榷了。
另外，我想问你：题主，你买那么多书做什么，你又不打算做学术研究，最关键的是还看不懂……买书只是形式，你已经陷入形式主义了，我觉得你已经陷入一种误区，即把买书等同于学习本身了。其实上不是，学习或一项技能的习得其实是一个要漫长很多的过程，本质上是在你的大脑内部长出新的神经突触，那些神经连接及神经网络构建的过程，是一个很漫长的过程，就像树木的成长一样，需要十几年甚至二十几年，常说“十年树木，百年树人”，就是这个道理，不能拔苗助长。关键是要动手写代码，以项目为驱动，以需求为驱动，只有这样才能形成正反馈。要明确自己的目标，然后把大的目标分割成无数个可以执行的小目标，divide and conquer，先把小目标一个个解决掉，最后大目标也就实现了。
我给你3条建议：
1.心里有个目标，有目标后直接上手写代码，实在不行就在Youtube上看视频学习。
我推荐的几个Youtube频道：
a.Handmade Hero频道，Handmade hero项目的目的就是教你一步一步开发一个2.5D游戏引擎的，里面有你想要学习的3d渲染部分知识。
https://www. youtube.com/user/handma deheroarchive
最新一期是教你写一个光线追踪器
https://www. youtube.com/watch? v=pq7dV4sR7lg
b. 游戏引擎编程
https://www. youtube.com/watch? v=AAFkdrP1CHQ&list=PLmV5I2fxaiCI9IAdFmGChKbIbenqRMi6Z
两个频道的主人分别是Casey Muratori和Jonathan Blow（Jonathan Blow是《时空幻境》及《见证者》的开发者和策划，可谓“独立游戏第一人”，独立游戏正是从他的《时空幻境》开始进入大众视野的），他们两个人都是有将近40年编程经验的人，从他们身上学到的都是干货。
c.学习DirectX或OpenGL/OpenglES
网上有大把的视频，我不贴链接了。
2.前期研究cocos2dx/Orge3D，后期可研究Unreal/Unity，或者直接研究Unity或Unreal渲染相关的模块，这样你就有了目标，哪里不会学习哪里，就不会迷茫；
3.关注我的专栏 (偷笑
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