透明合成 — Wu Chenfeng

两个半透明面交叉时，简单排序很难给所有像素同一个前后顺序。透明颜色需要保留多层贡献，深度写入和混合决定哪些层参与。排序、深度剥离、链表与加权方案保存的信息不同，我们按交叉面和覆盖层数比较结果，再测内存与采样成本。

Alpha Test

Alpha Test/Clip 根据阈值保留或丢弃片元。保留下来的部分仍可以写深度，因此适合树叶、栅栏和硬边镂空。

主要问题：

discard/clip 可能限制 Early-Z；
边缘会产生采样锯齿；
Mipmap 会平均 Alpha，远处覆盖率可能变化；
双面叶片容易增加 Overdraw。

Alpha-to-Coverage 可以把 Alpha 转换成 MSAA Coverage，改善边缘，但依赖 MSAA 样本数和平台实现。

Alpha Blend

普通非预乘 Alpha 的常见公式：

C_{out}=\alpha_sC_s+(1-\alpha_s)C_d

$C_s$ 是源颜色， $C_d$ 是目标颜色。

预乘 Alpha 的源 RGB 已经乘过 Alpha：

C_{out}=C_s+(1-\alpha_s)C_d

预乘表示在纹理过滤、边缘颜色和多次合成时通常更稳定，但资源制作、Shader 输出和 Blend State 必须使用同一约定。

透明排序

标准 Alpha Blend 不满足交换律。先画 A 再画 B，和先画 B 再画 A 的结果不同。因此透明物体通常从远到近绘制，并开启深度测试、关闭深度写入。

对象级排序不能解决：

两个透明网格相交；
一个网格内部三角形顺序错误；
粒子互相穿插；
玻璃需要折射后方画面。

两个事实叠加造成了这个长期存在的问题。其一，SrcAlpha, OneMinusSrcAlpha 这一混合公式对前后两项不对称，结果依赖绘制顺序；相比之下 One, One 加法混合前后对称，所以发光特效通常不受排序困扰。其二，引擎的透明排序粒度是逐对象的，而离线渲染器按逐像素求解可见性，这解释了为什么同一份资产在 DCC 里正常、进引擎却出现穿插错误。

单个网格内部的三角形绘制顺序由索引缓冲的排列决定。仅做对象排序的路径保留该顺序，所以网格内部的自遮挡错误无法靠对象排序修复。

常见透明方案

Sorted Transparency

最常见。成本可控，但排序不可能覆盖所有相交情况。

Additive

加法混合接近可交换，适合火花和发光粒子，但无法表达正常遮挡和吸收。

Weighted Blended OIT

Weighted Blended OIT 用两个 Render Target 累积透明颜色和剩余透射率。对每个透明片元，可使用：

A_{rgb}\mathrel{+}=C\alpha w,\qquad A_a\mathrel{+}=\alpha w

R\mathrel{*}=(1-\alpha)

$w$ 是随深度和 Alpha 变化的权重。累积目标使用加法混合，Revealage 目标使用乘法混合。合成时：

C_t=\frac{A_{rgb}}{\max(A_a,\varepsilon)},\qquad \alpha_t=1-R

累积颜色目标清为0，Revealage清为1。C表示线性、未预乘的表面颜色，着色器实际向累积目标输出 float4(C * alpha, alpha) * w，再用源/目标因子One/One相加；不能直接把C输出到该目标。Revealage输出Alpha到红通道，用Zero/OneMinusSrcColor相乘。最终颜色为 $C_t(1-R)+C_{opaque}R$ ，空像素R=1时保持背景。权重应为有限正数，结合目标格式限制范围，检查低Alpha精度和累积溢出。这种方法的资源和绘制次数稳定，适合粒子、烟雾和大量近似透明层。

例如红、蓝两层的Alpha均为0.5、权重均为1、背景为黑，累积值为(0.5,0,0.5,1)，R为0.25，合成得到(0.375,0,0.375)。交换提交顺序不改变该结果；若按红在蓝前精确合成，则得到(0.5,0,0.25)。这个差值直接展示了加权方法丢失的层次信息。

它没有保存精确层顺序，因此不同深度的强颜色、接近不透明的表面和玻璃吸收会有偏差。权重函数只能调整误差分布，不能恢复被丢掉的排序信息。

Per-pixel Linked List

片元阶段用原子计数器在全局 Node Buffer 分配节点，并通过 Head Pointer Texture 建立每像素链表。Resolve Pass 遍历链表、按深度排序，再按顺序混合。

在单采样、节点容量足够且层排序规则明确时，它能保留有序合成所需的片元属性。相同深度的层需要稳定身份作为次排序键；MSAA还要逐样本建链，或保存覆盖掩码并逐样本解析，单个像素一条无覆盖信息的链不能保证样本级等价。必须设置最大节点容量。大量 Overdraw 会耗尽 Buffer，溢出策略需要明确。链表写入的随机访存、原子竞争、排序和清空 Head Pointer 都有成本。

链表节点至少保存颜色、Alpha、深度和next索引，每像素head清为无效索引，全局分配计数清零。片元先原子分配唯一nodeIndex，容量有效时用原子交换把该像素head改为nodeIndex，交换返回旧head，随后写node.next=oldHead及其他属性。例如同一像素原head为无效，A获得节点5并接到无效，B获得节点8并接到5，Resolve从8遍历到5。

原子交换只保证head更新不丢失，不能保证另一个并发消费者已经看见节点全部字段。本方案把Resolve放在单独通道，收集完成后通过API资源依赖发布全部节点，再遍历排序。收集通道不遍历未完成的链。计数超容量时应先拒绝该节点并记录溢出，不能把无效节点发布到head；Resolve还需有最大遍历数和明确的溢出回退。按深度排序之后才恢复Alpha层顺序，链的插入顺序本身只是执行先后。

Depth Peeling

Depth Peeling 用多轮重绘逐层“剥离”深度。每一轮只保留当前最靠近相机的那一层，把它的深度记下来；下一轮凡是深度不比记录值更远的片元一律丢弃，于是暴露出第二层，如此递推。

单轮的判据很简单：采样上一轮的深度图，当前片元深度不大于它就 discard。深度图是屏幕空间资源，采样时必须用屏幕坐标而非模型 UV：

hlsl

float depth = input.deviceDepth;
float opaqueDepth = OpaqueDepth.SampleLevel(PointClamp, input.screenUV, 0).r;
if (depth >= opaqueDepth) discard;
float prevDepth = PreviousDepth.SampleLevel(PointClamp, input.screenUV, 0).r;
if (peelIndex > 0 && depth <= prevDepth + depthTolerance)
    discard;
output.depthTarget = depth;
output.colorTarget = shadedColor;

片段采用单采样与普通Z，较小值更近；OpaqueDepth保存不透明阶段完成后的只读深度，透明片元先通过这份遮挡约束，同深度按本例策略拒绝。每轮将独立的剥离深度附件清成1、开启Less测试和深度写入，选择剩余层中最近样本。depthTarget是保存获胜样本深度的颜色输出，不能代替实际参与深度测试的附件；颜色和该深度副本应同时随获胜样本更新。反向Z要同步反转比较和清除值。输入是设备深度，不能把片元SV_Position再做任意w除法。第0轮不做剥离判断，直接得到最近层。depthTolerance与设备深度同单位，应按格式和场景范围选择；容差过小可能让同一层反复出现，过大会跳过薄层。前后轮采用两张深度纹理交替读写，避免同一子资源同时作为采样输入和写入目标。

层数用尽后从最远层向前合成，每层用标准公式叠加：

C\leftarrow C_{back}(1-\alpha_{front})+C_{front}\alpha_{front}

剥离 $n$ 层就要把透明几何绘制 $n$ 遍。各层深度可区分、剥离轮数覆盖全部片元时，它能恢复逐像素的有序Alpha合成。相同深度或落在同一容差区间的多个透明片元可能只保留一个，需要明确处理并列层；有限轮数还会丢弃后方贡献。大量低Alpha层的剩余透射率可能很高，截断预算按内容验证。

朴素实现需要为每层保存一张颜色纹理，显存开销可观。两种收敛方式：从后往前剥离并即时混合，只需一张累积纹理；或保持从前往后剥离，用前向累积公式就地合成：

C_{acc}\leftarrow C_{acc}+T_{acc}C_{next}\alpha_{next},\qquad T_{acc}\leftarrow T_{acc}(1-\alpha_{next})

Cacc初始化为0，Tacc初始化为1，层按前到后顺序累积。最后加Tacc乘背景颜色。对相同层和线性Alpha方程，这个前向累积与后到前合成等价，可省去保存全部层颜色。

深度剥离按层重绘，内存上限容易控制，但绘制次数随层数增长。逐像素链表一次收集片元，再排序合成，成本受节点容量、原子竞争与层数影响。两者的速度和截断误差需在相同场景比较；不能从遍历次数直接推定链表更快。

针对性的轻量方案

内容形态固定时，可以用资产约束减少通用OIT需要保存的信息。例如头发中心可近似不透明时，先建立核心深度；只允许有限视角的固定网格，则可离线保存若干索引顺序。节省成本来自接受了这些约束，超出条件的部分仍有排序误差。

固定深度法

适用于头发这类“中心大面积接近不透明、仅边缘半透明”的资产。先用一个 Pass 只把不透明区域的深度写入，不输出颜色；后续半透明绘制受这层深度约束，被遮挡的部分被直接剔除，不可能再画到前面去。

这层深度固定了被定义为不透明的核心区域；半透明边缘之间仍需排序。将接近不透明的部分强制视作不透明也会改变透射量，这项近似是否可接受取决于资产和背景。

它的价值在于同时保住了两端：纯 Alpha Test 边缘生硬，纯 Alpha Blend 边缘柔和但排序错误，这个方案得到柔和边缘加上基本正确的深度关系。

关键在于把“哪些像素算作不透明”与 Alpha Clip 阈值对齐：

hlsl

// 0 < _Cutoff <= 1，与深度Pass的Alpha Clipping阈值一致
output.a = saturate(mainTex.a / _Cutoff);
clip(mainTex.a - 1e-4);

预计算顺序法

既然网格内部顺序由索引缓冲决定，就可以离线为若干观察方向各排好一套索引，运行时按当前视角切换。

做法是把三角形按其顶点在某个方向轴上的坐标和排序，生成正序与反序两套索引数组；运行时用相机到物体中心的方向与物体各轴做点积，挑选最接近的一套写回网格索引。

方向采样密度取决于内容与允许误差。四个水平方向或22个球面方向都只能作为候选配置，不能保证正确：同一方向区间内的三角形顺序仍可能交换，三角形相交时甚至没有统一的前后顺序。应在相邻方向切换处和极端视角检查跳变。

代价是每个方向一套索引数组的内存，以及切换时回写索引缓冲的开销。它只解决网格内部的三角形顺序，不处理不同对象之间的相交，且对顶点数大的网格排序预计算耗时明显。

方案选择

方案	精度	主要成本	适用
对象排序	对象级	排序 CPU 开销	分离良好的透明体
固定深度法	核心强制不透明的近似	一个额外深度 Pass	头发等中心不透明资产
预计算顺序	三角形级	索引内存与回写	旋转自由度受限的固定资产
Weighted Blended	近似	两个 RT，一趟绘制	粒子、烟雾等低 Alpha 层
Depth Peeling	层可区分且未截断时恢复有序合成	绘制 n 遍	层数有限、要求精确
Per-pixel Linked List	逐像素精确	原子操作与 Buffer 容量	桌面端、Overdraw 可预估

透明性能

透明通常不能利用普通不透明物体的完整深度拒绝。同一区域覆盖很多层时，Pixel Shader 和 Blend 都会重复执行。

优化方向：

控制屏幕覆盖面积，而不只是粒子数量；
使用紧贴内容的粒子网格；
降低透明 Shader 和纹理采样成本；
近远景使用不同粒子复杂度；
在移动端注意 Blend、带宽和 Tile Memory；
用 Overdraw 视图和 GPU Counter 验证。

验证方法

用互相穿插的透明网格检查对象排序与逐像素排序差异。
固定背景对比 Alpha Blend、加权 OIT 和深度剥离参考图。
逐步增加透明层数，记录节点溢出、带宽和图像退化。

本机CPU验证：前后向Alpha合成等价由 completion_reference.py 检查，运行 python 知识库/examples/mechanisms/completion_reference.py。这些检查验证线性Alpha合成模型，未包含GPU执行。

加权OIT的空背景、单层与红蓝双层数值由 raster_models.py 和 test_raster.py 检查，运行 python -B 知识库/examples/revision/test_raster.py。模型使用CPU双精度，不模拟浮点附件溢出与GPU混合精度。

参考资料

Morgan McGuire，Implementing Weighted, Blended OIT：2026-10-22核读Algorithm Overview与3D Transparency Pass，支持双目标清除值、累积混合和Revealage配置；本文未复现来源画面。
Alpha表示维护线性Alpha合成与预乘表示的基础来源。
深度剥离前后向等价由本库completion_reference.py验证，具体GPU资源与性能属于待执行项。