路径追踪余弦半球采样下自发光物体光照偏斜问题求助

问题原理 #

1. 方向偏移问题根源
   你最初的采样函数将生成半球极坐标参数的随机向量和计算切空间tangent的随机向量复用了同一个randomVec，导致半球采样的极角、方位角参数和切空间朝向存在强耦合关联，两个本应独立的采样变量产生了绑定，最终采样方向整体出现系统性偏移。

2. 十字伪影问题根源
   你所用的PCG4D随机数初始化逻辑存在设计缺陷：rng_initialize中种子的第四分量直接用了p.x + p.y的线性组合，和前两个分量p.x、p.y强相关，导致rand3()返回的xyz分量在像素网格上存在隐性的线性关联。当你第一次修改为tangent单独调用rand3()后，采样的方向参数仍然和像素坐标有线性绑定，最终表现为网格状/十字形伪影。
   你后续的修复方案本质是通过叠加两次不同的随机数调用结果，人为破坏了这种线性相关性，所以伪影消失，但属于临时 workaround 而非规范实现。

方案合规性说明 #

你的修复方案可以得到正确的光照结果，但不符合路径追踪的最优实现规范：

• 额外多调用了一次随机数生成函数，无意义增加了计算开销
• 依赖随机向量生成切空间的做法本身就存在稳定性风险，属于不必要的设计

更合理的优化方案 #

1. 替换随机切空间为固定正交基构建 #

余弦加权半球采样不需要随机切空间，直接通过法线构建固定的TBN正交基即可，完全不需要消耗随机数，从根源上避免切空间和随机分量的关联，同时降低性能开销。参考实现：

void buildTBN(in float3 n, out float3 t, out float3 b) {
    float3 up = abs(n.z) < 0.999 ? float3(0.0, 0.0, 1.0) : float3(1.0, 0.0, 0.0);
    t = normalize(cross(up, n));
    b = cross(n, t);
}

2. 优化随机数初始化逻辑 #

替换原来的线性相关种子生成逻辑，使用哈希算法生成四个独立的种子分量，避免伪随机数的分量相关性，参考修改：

void rng_initialize(float2 p, int frame) {
    // 简单哈希打散像素坐标与帧计数的关联
    uint seed = uint(p.x) ^ uint(p.y) * 16777619u ^ uint(frame) * 2654435761u;
    RandomSeed = uint4(seed, seed * 1234567u, seed * 7654321u, seed * 11111111u);
}

3. 简化采样函数实现 #

优化后的采样函数仅需要两个随机数即可完成采样，性能更高且稳定性更强：

float3 SampleHemisphere3(float3 norm, float alpha = 0.0) {
    float2 rand = rand2(); // 仅需两个独立随机数
    float r = pow(rand.x, 1.0 / (1.0 + alpha));
    float angle = rand.y * PI_TWO;
    float sr = sqrt(1.0 - r * r);
    float3 ph = float3(sr * cos(angle), sr * sin(angle), r);
    
    float3 t, b;
    buildTBN(norm, t, b);
    return mul(ph, float3x3(t, b, norm));
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者teamclouday