核心目标
GGX 分布是 PBR 中模拟粗糙表面高光反射的主流模型，其核心是通过统计分布描述微表面的朝向概率。本阶段的目标是：
- 基于第一阶段生成的环境图集，预计算 6 个级别的 GGX 过滤结果（对应不同粗糙度）；
- 使用蒙特卡洛采样（Monte Carlo Sampling）加速 GGX 卷积计算；
- 将预过滤结果存储在环境图集的指定区域，与 Stage 1 的基础数据形成完整的环境数据集合。
这些预计算数据将使实时渲染时无需动态计算复杂的 GGX 卷积，只需直接采样即可获得符合物理规律的高光反射颜色。
准备工作
- 前置条件：已完成 Stage 1，获得包含基础环境数据的
envAtlas； - 输入资源：
sourceCube（原始立方体贴图）、envAtlas（待写入预过滤结果的图集）； - 工具依赖：Three.js 环境（
renderer、scene、camera）、样本生成工具（SampleGenerator）； - 理论基础：了解 GGX 分布模型、蒙特卡洛采样、PBR 高光反射原理。
GGX 分布与预过滤原理
在 PBR 中，表面的高光反射效果由微表面分布函数（NDF） 决定，GGX 是其中应用最广泛的模型，其分布函数为：
对于环境光反射，需要对整个环境贴图按 GGX 分布进行卷积（加权平均），得到该粗糙度下的 “模糊” 环境贴图。由于实时计算这一卷积成本极高，我们通过预计算（离线完成）并存储结果，实时渲染时直接采样，大幅提升性能。
实现步骤详解
步骤 1：明确图集存储区域
预过滤结果将存储在envAtlas的另一部分区域，与上阶段的基础数据分区存放。以 512x512 图集为例，布局如下：
| 级别（i） | 对应粗糙度 | 图集内位置（x,y） | 分辨率（宽 x 高） | specularPower（高光强度） |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 低 | (0, 256*s) | 256x128 | 512 |
| 2 | 中低 | (0, 256s + 128s) | 128x64 | 128 |
| 3 | 中 | (0, 256s + 128s + 64*s) | 64x32 | 32 |
| 4 | 中高 | ... | 32x16 | 8 |
| 5 | 高 | ... | 16x8 | 2 |
| 6 | 极高 | ... | 8x4 | 1 |
- 级别递增对应粗糙度递增（
specularPower递减）； - 分辨率随级别递增减半（与 Stage 1 逻辑一致，粗糙度越高，所需细节越少）。
步骤 2：顶点着色器（UV 坐标处理）
与 Stage 1 类似，顶点着色器负责传递调整后的 UV 坐标，支持接缝处理：
uniform vec4 uvMod; // UV调整参数：(scaleU, scaleV, offsetU, offsetV)
varying vec2 vUv; // 传递给片段着色器的UVvoid main() {// 标准顶点变换：投影到裁剪空间gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4(position, 1.0);// 计算UV：扩展范围以包含接缝像素vUv = (position.xy * 0.5 + 0.5) * uvMod.xy + uvMod.zw;
}
- 复用 Stage 1 的 UV 扩展逻辑，通过
uvMod确保渲染内容包含接缝像素，避免边缘采样误差。
步骤 3：片段着色器（GGX 预过滤核心逻辑）
片段着色器是本阶段的核心，实现基于蒙特卡洛采样的 GGX 卷积计算，包含样本解码、方向转换、立方体贴图采样等关键步骤。
3.1 基础变量与常量
precision highp float;
varying vec2 vUv; // 顶点传递的UV
uniform samplerCube sourceCube; // 原始立方体贴图
uniform sampler2D samplesTex; // 预生成的GGX样本纹理
uniform vec2 samplesTexInverseSize;// 样本纹理尺寸的倒数（用于计算UV）
uniform vec4 params; // [_, specularPower, 接缝缩放系数, _]
const float PI = 3.141592653589793;
const int NUM_SAMPLES = 1024; // 每个像素的采样数量（平衡质量与性能）
3.2 RGBP 编码（复用 Stage 1 逻辑）
预过滤结果仍采用 RGBP 编码存储，确保 HDR 数据高效压缩：
vec4 encodeRGBP(vec3 source) {vec3 gamma = pow(source, vec3(0.5)); // gamma校正（平方根）float maxVal = min(8.0, max(1.0, max(gamma.x, max(gamma.y, gamma.z)))); // 限制最大范围float v = 1.0 - ((maxVal - 1.0) / 7.0); // 编码缩放因子v = ceil(v * 255.0) / 255.0; // 确保8位精度存储return vec4(gamma / (-v * 7.0 + 8.0), v); // 缩放颜色并返回
}
3.3 方向计算与接缝处理（复用与扩展）
与 Stage 1 相同，需将等矩形 UV 转换为三维方向向量，并处理立方体贴图接缝：
// 球坐标转三维方向向量
vec3 fromSpherical(vec2 uv) {return vec3(cos(uv.y) * sin(uv.x), // x分量sin(uv.y), // y分量cos(uv.y) * cos(uv.x) // z分量);
}// 从等矩形UV计算方向向量（指向环境中的采样点）
vec3 getDirectionEquirect() {// 转换UV范围至球坐标：U→[-π,π]，V→[π/2,-π/2]（翻转V轴）vec2 spherical = (vec2(vUv.x, 1.0 - vUv.y) * 2.0 - 1.0) * vec2(PI, PI * 0.5);return fromSpherical(spherical);
}// 调整方向向量以减轻立方体贴图接缝
vec3 modifySeams(vec3 dir, float scale
