动态天气体积光

先把题目说成人话

你在大雾里打开手电筒，灯口附近很亮，远处却越来越暗；从侧面看，还能看见一条发亮的雾柱。云也是同一类问题：阳光进入云以后，一部分继续穿过，一部分离开原方向，还有一部分被送进我们的视线。把这种“光在有厚度的雾、烟、云里一边损失、一边被看见”的现象叫作体积光（Volumetric Lighting），把穿过一段介质后仍然活着的光所占比例叫作透射率（Transmittance）。

这道题不是先背天气图和采样代码，而是先把一束光怎样穿过一小段雾看明白。等这笔能量账成立以后，再回答游戏如何制造一整片会生长、会移动的云，以及怎样让相机沿途重复这笔账。

这是虚构教学故事，不是个人项目经历。

场景：先让问题变得看得见

先只看一束手电筒穿过均匀的雾。把光路切成许多很短的小段：每进入一段，先问这里的雾有多浓，再问这段路有多长。浓雾或长路都会让更多光离开原来的方向。相机不是一次看穿整团雾，而是从近到远重复这件事。

（右脑）画面：想象光背着一桶能量走进雾里。它每走一小步，雾都会舀走一点；桶里剩下的光决定后面还能走多亮。与此同时，太阳照亮这一小团雾，其中有一点光恰好被拨向相机，于是眼前多出一点亮度。相机继续向前，反复执行“检查雾有多浓、扣掉离开的光、收下朝我来的光”。走完整条路以后，桶里还剩多少决定背景能透出多少，沿途收集了多少决定云本身有多亮。

（左脑）对表：先写不用符号的能量账：这一步之后还剩的光，来自之前还剩下的光，再乘上这一小段路的存活比例。 接着才给画面中的三个对象命名：这一小步在世界里的长度是 $\Delta s$，单位是米；采样点的云有多浓是 $\rho$，这里约定为零到一的无量纲比例；每米介质让光离开原方向的强弱是 $\sigma_t$，单位是 $1/\text{m}$。三者相乘得到无量纲的光学厚度。因此这一段之后的存活比例是 $e^{-\sigma_t\rho\Delta s}$，损失比例才是 $1-e^{-\sigma_t\rho\Delta s}$，不能把光学厚度本身直接叫作“损失百分比”。若项目让 $\rho$ 带真实密度单位，$\sigma_t$ 的单位也必须随之改变，最终指数仍须无量纲。

到这里才问“每个位置的 $\rho$ 从哪里来”。从天空上方看去，用一张低频分布图决定大片区域哪里有云、属于哪类天气，这张图叫天气总图（Weather Map）；再用高度曲线决定云底和云顶，用三维纹理里的大块起伏与小块破碎刻出主体和边缘，它们叫基础噪声与细节噪声（Base Noise / Detail Noise）。相机沿视线逐段执行前面的能量账，叫视线步进（Ray March）；在有云的点向太阳再检查一小段遮挡，叫光照步进（Light March）。这些名字现在只是已经看见的动作标签，不再是四套同时降临的新概念。

小明：先形成一个完整猜测

小明先用一张滚动的黑白云图去乘天空颜色。远看确实像云在移动，而且很便宜；但镜头向上穿进云层时，图仍然贴在天顶。太阳转到云后面，内部也没有“前面先吃光、后面更暗”的关系。

这次尝试留下了清楚边界：二维图可以决定远景外形，却没有沿深度变化的密度，也没有逐段更新的透射率。它可以成为低质量远景，不能仅凭会滚动就叫作体积云。

小红：把猜测放回现实检查

小红不先拼完整天空，而是做三个能单独看懂的中间画面。第一张只显示密度：黑色是空，白色是浓云，确认世界中确实存在有内外的云层。第二张只显示视线透射率：相机越深入浓云，数值只能保持或下降，不能无缘无故回升。第三张只显示太阳方向的透射率：被厚云挡住的样本更暗，云边和薄处更亮。

她随后缩短步长重算同一条射线。如果结果逐渐靠近稳定值，说明离散近似正在收敛；如果画面随步长大幅变色，就还不能把当前采样数当答案。当前样本密度为零只代表这一小步没有云，后面仍可能遇到下一团，不能因此终止整条射线。

最后才让晴天向暴雨变化。她改变的是同一片世界空间密度场的覆盖、云型、厚度和降水，而不是把两张最终天空图互相淡化；风只推动采样位置，不能在切换天气时突然重置整片噪声。

我：用检查结果修正模型

我把已经验证过的过程组织成三层：

• 先回答哪里有云：天气总图给出大范围覆盖与类型，高度曲线夹住云底和云顶，三维噪声只负责把规则形状雕成自然边缘。
• 再回答光怎样走：相机只在云层交段中前进，每一步先用更新前的透射率收集朝相机来的光，再更新剩余透射率；有密度时才向太阳做简化采样。
• 最后回答怎样省：降低云缓冲分辨率和采样数以后，再用历史帧补稳定性；显露区、相机运动和风场改变时必须降低历史权重，避免拖影。

质量档优先减少视线样本、太阳样本、云缓冲分辨率和细节噪声。低档可以退回二维云层，但要明确它保留的是天气轮廓，不再计算体积内部传播。所有档位都要用目标构建比较画面、步长收敛和图形处理器时间，不能用“采样少了”代替性能证据。

（右脑）画面修正：原先的“会滚动的云图”现在退到远景布景；真正的云是一段相机可以走进去的雾路。天气总图只圈出哪里可能有云，三维密度决定每一步究竟有多浓，太阳光和视线各自带着一桶剩余能量穿行。晴转雨不是换背景，而是远处先长出覆盖、云底逐渐压低、透光一点点减少；整个变化始终发生在同一个空间里。

（左脑）严格对表：实现顺序不能交换：先用天气总图、高度曲线和世界空间三维噪声得到当前采样点的 $\rho$；再求相机射线进入、离开云层的距离；随后用统一的 $\Delta s$ 从近到远推进。每一步先保存更新前的 $T_{view}$，向太阳采样得到 $T_{sun}$，用旧的视线透射累计入射散射 $\Delta L\approx T_{view}\sigma_s\rho L_{sun}T_{sun}p\,\Delta s$：其中 $\sigma_s$ 是散射强度，$L_{sun}$ 是入射太阳辐亮度，$p$ 是把光分配到当前观察方向的相位函数。然后才更新 $T_{view}\leftarrow T_{view}e^{-\sigma_t\rho\Delta s}$。当前密度为零只跳过本步；只有透射率低到阈值，或加速结构证明后方为空，才能提前结束。这里是一阶单次散射近似，没有完整计算光在云内多次改变方向的传播。验收要缩小步长检查收敛，核对所有世界单位、风速的距离/时间单位、天气连续性、历史拖影和各质量档实测耗时。

老师解惑

前面的手电筒画面对应两本账。第一本只记“原方向还剩多少光”：

$$T_{view,next}=T_{view}\,e^{-\sigma_t\rho\Delta s}$$

第二本记“这一小团云向相机送来了多少光”：

$$\Delta L\approx T_{view}\;\sigma_s\rho\;L_{sun}\;T_{sun}\;p(\cos\theta)\;\Delta s, \qquad L_{next}=L+\Delta L$$

其中 $\sigma_s$ 表示介质把光散向其他方向的强弱，$L_{sun}T_{sun}$ 表示真正抵达该点的太阳光，$p$ 决定其中多少朝向相机。上面的亮度增量是有限步长的一阶近似，不是解析积分；必须通过缩小步长观察是否收敛。密度若只是程序化的零到一控制量，系数需要随项目世界尺度标定，不能把一组参数直接搬到另一套单位中。

• **天气总图（Weather Map）**只管大势；它不直接保存最终云颜色。
• **视线步进（Ray March）**重复相机这本账，**光照步进（Light March）**估计太阳到样本还剩多少光。
• **时间重投影（Temporal Reprojection）**复用旧帧来弥补低分辨率和低采样，但旧信息在新显露区域并不可靠。

工具分工

• Unity 的中间渲染纹理与自定义渲染入口：承载云缓冲和天空合成，具体接口随管线而变。
• Frame Debugger：确认深度、云缓冲、历史帧和合成的先后关系；它不负责逐阶段精确计时。
• Unity Profiler 的图形处理器视图：比较视线步数、太阳步数和分辨率改变后的实际耗时。
• RenderDoc：逐项查看密度、透射率、历史权重和早退位置。

记忆钩子

先看一束光怎样走过一小段雾，再让相机重复这笔账；天气图管哪里有云，密度管光在里面还剩多少。