3 months ago
- 图形编程主要涉及两个领域：CPU端学习（现代显式API如DirectX12/Vulkan/Metal及引擎编程）与GPU端学习（光照/着色的数学、渲染技术和性能优化）。
- 对于GPU导向，可从简单API（如OpenGL、WebGL）入手；对于CPU导向，可从基础三角形渲染开始。路径追踪（通过《Ray Tracing in One Weekend》）和基于物理的渲染（PBR）是实现真实感渲染及跨光照条件资产一致性的关键。
- 构建作品集应包含：使用现代API配合PBR光照和效果的C++引擎式渲染器、生成逼真图像的路径追踪器，以及用于验证的附加集成项目。
- 必备数学知识包括线性代数、三角学和部分微积分。需掌握算法基础（数据结构、排序），CPU端以C++为主，着色器使用HLSL/GLSL。
- 机器学习目前在图形编程中实用有限，但可能有助于学习数学/算法。未来可能出现先进AI，但当前大语言模型仅相当于彩排阶段。