法线纹理

在3D物体的模型数据里,有一种数据叫做法线,它有一个重要特点:垂直于顶点所在的切面。结合3D软件来看,法线是以下面一种姿态分布的。

可以看出,每个顶点都有其对应的法线,法线的一个最重要作用就是法线纹理,也就是使用一张纹理贴图来修改模型表面的法线,从而为模型提供更多的凹凸细节。

当然,这里的修改,并不会真正修改模型的顶点位置,只是从视觉上让模型看起来有凹凸细节。

首先我们要知道,法线只是一个矢量,它只能表示一个方向上的偏移。要正确表示模型上一个顶点的凹凸细节,最起码要有三个方向上的矢量,这三个矢量相互垂直。

我们很自然地就想到了三维坐标,一个以顶点作为原点,法线为Z轴的三维坐标轴,将法线转换到模型空间,然后归一化,就能得到Z轴方向。

o.normal_dir = normalize(mul(float4(v.normal,0.0),unity_WorldToObject).xyz);

那么另外的X轴、Y轴要如何求出呢?

和法线垂直的叫做切线(tangent),在物体的模型数据中保存,直接通过unity内置的TANGENT变量获取即可,切线所在的方向就是Y轴。

struct appdata { float4 tangent: TANGENT; // 切线数据 }; 
o.tangent_dir =normalize(mul(unity_ObjectToWorld,float4(v.tangent.xyz,0.0) ).xyz);

Y轴确定了,接下来是X轴。垂直于切线和法线的矢量,在图形学里有一个专业的术语叫做双法线(binormal)或者双切线(bitangent),这个有待争议,这里我就使用双切线(binormal)的叫法。

要得到双切线,就需要使用到叉积,叉积的一个重要应用就是根据两个互相垂直的矢量计算得到一个同时垂直于两个矢量的新矢量。具体使用大家可以参考这篇文章。

o.binormal_dir = normalize(cross(o.normal_dir,o.tangent_dir))*v.tangent.w;

这样我们就能得到一个以顶点原点、法线是Z轴、切线是Y轴、双切线是X轴的三维坐标系,通过操作这三个方向上的偏移值,就能灵活控制法线纹理的凹凸细节了。

要灵活控制法线纹理,首先要获取到法线纹理贴图,这个非常简单:

half4 normal_map = tex2D(_NormalMap,i.uv);

但需要注意,法线纹理贴图的Texture Type 需要设置为Normal Map

接着,再对对纹理进行解码操作:

half3 normal_data = UnpackNormal(normal_map); // 解码

至于为什么要解码,我们先来看看UnpackNormal这个函数的源码:

inline fixed3 UnpackNormal(fixed4 packednormal) {

#if defined(SHADER_API_GLES) defined(SHADER_API_MOBILE) return packednormal.xyz * 2 - 1;

#else fixed3 normal; normal.xy = packednormal.wy 2 - 1; normal.z = sqrt(1 - normal.xnormal.x - normal.y * normal.y); return normal;

#endif }

这个函数的主要作用,就是对法线贴图的xyz数据做了一个乘2减1的操作。

我们要知道,对法线纹理进行采样,就是将模型每条法线的xyz数据对应存入到每个像素的RGB通道中。

但是归一化的法线,它的每个分量范围都是[-1,1],而像素颜色的通道范围是在[0,255],要实现一一对应,首先法线分量不能为负,并且范围还要在[-1,1]之间,所以要将法线的每个分量加1再除以2,这样就能将法线分量转换到[0,1]的范围:

而上述操作的逆过程,就是一个解包的操作,也就是将法线纹理贴图中的RGB通道转换为法线分量的过程。所以就有了UnpackNormal函数中乘2减1的操作。

我们获取到了法线纹理上RGB所对应的法线分量值,再结合一开始计算得出的法线、切线和双法线。将它们意义对应相乘,就能得到具体的凹凸细节了。

normaldir = normalize(tangent_dir normal_data.x + binormal_dir normal data.y + normal_dir * normal_data.z);

还有另外一种更简单的法线,但基本原理都是相同的,代码如下:

float3x3 TBN = float3x3(tangent_dir,binormal_dir,normal_dir); 
normal_dir = normalize(mul(normal_data.xyz, TBN));

最后的实现效果如下:

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