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SSAO（Screen-Space Ambient Occlusion）
法线贴图
在使用法线贴图之前你不得不使用相当多的顶点才能表现出一个更精细的网格，但使用了法线贴图我们可以使用更少的顶点表现出同样丰富的细节。
在三角形内部，法线是平滑过渡的，而颜色则是通过纹理采样得到的（译注：三角形内部法线由插值计算得出，颜色则是直接从纹理取数据）。法线贴图的基本思想就是像纹理采样一样为法线取值。
由于法线基本都是指向”曲面外侧”的（按照惯例，X轴朝右，Y轴朝上），因此法线纹理整体呈蓝色。法线向量从z轴方向也向其他方向轻微偏移，颜色也就发生了轻微变化
法线纹理的映射方式和漫反射纹理相似。麻烦之处在于如何将法线从各三角形局部空间（切线空间tangent space，亦称图像空间image space）变换到模型空间（着色计算所采用的空间）。
切线空间
法线贴图中的法线向量定义在切线空间中，在切线空间中，法线永远指着正z方向。
切线选择有很多，理论上哪一个都行。但我们必须保持连续一致性，以免衔接处出现瑕疵。标准的做法是将切线方向和纹理空间对齐：
deltaPos1 = deltaUV1.x * T + deltaUV1.y * B；
deltaPos2 = deltaUV2.x * T + deltaUV2.y * B
正交化（Orthogonalization）
当在更大的网格上计算切线向量的时候，它们往往有很大数量的共享顶点，当法向贴图应用到这些表面时将切线向量平均化通常能获得更好更平滑的结果。这样做有个问题，就是TBN向量可能会不能互相垂直，这意味着TBN矩阵不再是正交矩阵了。法线贴图可能会稍稍偏移，但这仍然可以改进。
t = glm::normalize(t - n * glm::dot(n, t));
视差贴图
和法线贴图一样视差贴图能够极大提升表面细节，使之具有深度感。它也是利用了视错觉，然而对深度有着更好的表达。视差贴图和光照无关，我在这里是作为法线贴图的技术延续来讨论它的。视差贴图属于位移贴图(Displacement Mapping)技术的一种，它对根据储存在纹理中的几何信息对顶点进行位移或偏移。置换顶点有一个问题就是平面必须由很多顶点组成才能获得具有真实感的效果，否则看起来效果并不会很好。位移贴图技术不需要额外的顶点数据来表达深度。
视差贴图背后的思想是修改纹理坐标使一个fragment的表面看起来比实际的更高或者更低，所有这些都根据观察方向和高度贴图。
视差贴图的目的是，在A位置上的fragment不再使用点A的纹理坐标而是使用点B的。随后我们用点B的纹理坐标采样，观察者就像看到了点B一样。
视差贴图尝试通过对从fragment到观察者的方向向量V进行缩放的方式解决这个问题，缩放的大小是A处fragment的高度。所以我们将V的长度缩放为高度贴图在点A处H(A)采样得来的值
这个技巧在大多数时候都没问题，但点B是粗略估算得到的。当表面的高度变化很快的时候，看起来就不会真实，因为向量P最终不会和B接近
将fragment到观察者的向量V转换到切线空间中，经变换的P向量的x和y元素将于表面的切线和副切线向量对齐。由于切线和副切线向量与表面纹理坐标的方向相同，我们可以用P的x和y元素作为纹理坐标的偏移量，这样就不用考虑表面的方向了。
more：https://learnopengl-cn.github.io/05%20Advanced%20Lighting/05%20Parallax%20Mapping/
立方体贴图
简单来说，立方体贴图就是一个包含了6个2D纹理的纹理，每个2D纹理都组成了立方体的一个面：一个有纹理的立方体。它可以通过一个方向向量来进行索引/采样。
天空盒
环境映射（反射、折射）
动态环境贴图
现在我们使用的都是静态图像的组合来作为天空盒，看起来很不错，但它没有在场景中包括可移动的物体。我们一直都没有注意到这一点，因为我们只使用了一个物体。如果我们有一个镜子一样的物体，周围还有多个物体，镜子中可见的只有天空盒，看起来就像它是场景中唯一一个物体一样。
通过使用帧缓冲，我们能够为物体的6个不同角度创建出场景的纹理，并在每个渲染迭代中将它们储存到一个立方体贴图中。之后我们就可以使用这个（动态生成的）立方体贴图来创建出更真实的，包含其它物体的，反射和折射表面了。这就叫做动态环境映射(Dynamic Environment Mapping)，因为我们动态创建了物体周围的立方体贴图，并将其用作环境贴图。
虽然它看起来很棒，但它有一个很大的缺点：我们需要为使用环境贴图的物体渲染场景6次，这是对程序是非常大的性能开销。现代的程序通常会尽可能使用天空盒，并在可能的时候使用预编译的立方体贴图，只要它们能产生一点动态环境贴图的效果。
光照贴图Lightmap
光照贴图是预先一次性烘焙好的。也就是说光照贴图完全是静态的，你不能实时地移动甚至删除光源。
阴影贴图Shadow mapping
我们以光的位置为视角进行渲染，我们能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中会怎样？通过这种方式，我们就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。
我们使
用一个来自光源的视图和投影矩阵来渲染场景就能创建一个深度贴图。这个投影和视图矩阵结合在一起成为一个变换，它可以将任何三维位置转变到光源的可见坐标空间。
阴影失真Shadow acne
因为阴影贴图受限于分辨率，在距离光源比较远的情况下，多个片段可能从深度贴图的同一个值中去采样。图片每个斜坡代表深度贴图一个单独的纹理像素。
我们可以用一个叫做阴影偏移（shadow bias）的技巧来解决这个问题，我们简单的对表面的深度（或深度贴图）应用一个偏移量，这样片段就不会被错误地认为在表面之下了。
一个0.005的偏移就能帮到很大的忙，但是有些表面坡度很大，仍然会产生阴影失真。有一个更加可靠的办法能够根据表面朝向光线的角度更改偏移量：
float bias = max(0.05 * (1.0 - dot(normal, lightDir)), 0.005);
悬浮Peter Panning
使用阴影偏移的一个缺点是你对物体的实际深度应用了平移。偏移有可能足够大，以至于可以看出阴影相对实际物体位置的偏移。
我们可以使用一个叫技巧解决大部分的Peter panning问题：当渲染深度贴图时候使用正面剔除（front face culling），OpenGL默认是背面剔除。我们要告诉OpenGL我们要剔除正面。
PCF（percentage-closer filtering）
因为深度贴图有一个固定的分辨率，多个片段对应于一个纹理像素。结果就是多个片段会从深度贴图的同一个深度值进行采样，这几个片段便得到的是同一个阴影，这就会产生锯齿边。
你可以通过增加深度贴图的分辨率的方式来降低锯齿块，也可以尝试尽可能的让光的视锥接近场景。另一个（并不完整的）解决方案叫做PCF（percentage-closer filtering），这是一种多个不同过滤方式的组合，它产生柔和阴影，使它们出现更少的锯齿块和硬边。
核心思想是从深度贴图中多次采样，每一次采样的纹理坐标都稍有不同。每个独立的样本可能在也可能不再阴影中。所有的次生结果接着结合在一起，进行平均化，我们就得到了柔和阴影。
点光阴影
生成后的深度立方体贴图被传递到光照像素着色器，它会用一个方向向量来采样立方体贴图，从而得到当前的fragment的深度（从光的透视图）。
more：https://learnopengl-cn.github.io/05%20Advanced%20Lighting/03%20Shadows/02%20Point%20Shadows/
CSM（Cascaded shadow maps）
more：http://www.opengl-tutorial.org/cn/intermediate-tutorials/tutorial-16-shadow-mapping/
帧缓冲
到目前为止，我们已经使用了很多屏幕缓冲了：用于写入颜色值的颜色缓冲、用于写入深度信息的深度缓冲和允许我们根据一些条件丢弃特定片段的模板缓冲。这些缓冲结合起来叫做帧缓冲(Framebuffer)，它被储存在内存中。
- 创建一个帧缓冲
- 创建一个存储颜色/深度/模板缓冲的纹理
- 将纹理配置到帧缓存中。
纹理附件
当把一个纹理附加到帧缓冲的时候，所有的渲染指令将会写入到这个纹理中，就想它是一个普通的颜色/深度或模板缓冲一样。使用纹理的优点是，所有渲染操作的结果将会被储存在一个纹理图像中，我们之后可以在着色器中很方便地使用它。
渲染缓冲对象附件
渲染缓冲对象(Renderbuffer Object)是在纹理之后引入到OpenGL中，作为一个可用的帧缓冲附件类型的。渲染缓冲对象是一个真正的缓冲，即一系列的字节、整数、像素等。渲染缓冲对象附加的好处是，它会将数据储存为OpenGL原生的渲染格式，它是为离屏渲染到帧缓冲优化过的。
渲染缓冲对象直接将所有的渲染数据储存到它的缓冲中，不会做任何针对纹理格式的转换，让它变为一个更快的可写储存介质。然而，渲染缓冲对象通常都是只写的，所以你不能读取它们（比如使用纹理访问）。当然你仍然还是能够使用glReadPixels来读取它，这会从当前绑定的帧缓冲，而不是附件本身，中返回特定区域的像素。因为它的数据已经是原生的格式了，当写入或者复制它的数据到其它缓冲中时是非常快的。所以，交换缓冲这样的操作在使用渲染缓冲对象时会非常快。
由于渲染缓冲对象通常都是只写的，它们会经常用于深度和模板附件，因为大部分时间我们都不需要从深度和模板缓冲中读取值，只关心深度和模板测试。
后处理
- 将新的帧缓冲绑定为**的帧缓冲，和往常一样渲染场景
- 绑定默认的帧缓冲
- 绘制一个横跨整个屏幕的四边形，将帧缓冲的颜色缓冲作为它的纹理。
核效果（kernel）
核(Kernel)（或卷积矩阵(Convolution Matrix)）是一个类矩阵的数值数组，它的中心为当前的像素，它会用它的核值乘以周围的像素值，并将结果相加变成一个值。所以，基本上我们是在对当前像素周围的纹理坐标添加一个小的偏移量，并根据核将结果合并
实例化
假设你有一个绘制了很多模型的场景，而大部分的模型包含的是同一组顶点数据，只不过进行的是不同的世界空间变换。想象一个充满草的场景：每根草都是一个包含几个三角形的小模型。你可能会需要绘制很多根草，最终在每帧中你可能会需要渲染上千或者上万根草。因为每一根草仅仅是由几个三角形构成，渲染几乎是瞬间完成的，但上千个渲染函数调用却会极大地影响性能。
如果我们能够将数据一次性发送给GPU，然后使用一个绘制函数让OpenGL利用这些数据绘制多个物体，就会更方便了。这就是实例化(Instancing)。实例化这项技术能够让我们使用一个渲染调用来绘制多个物体，来节省每次绘制物体时CPU -> GPU的通信，它只需要一次即可。
因为每个实例都有唯一的ID，我们可以建立一个数组，将ID与位置值对应起来，将每个实例放置在世界的不同位置。
more：https://learnopengl-cn.github.io/04%20Advanced%20OpenGL/10%20Instancing/
抗锯齿
SSAA超采样抗锯齿
使用比正常分辨率更高的分辨率（即超采样）来渲染场景，当图像输出在帧缓冲中更新时，分辨率会被下采样(Downsample)至正常的分辨率。这些额外的分辨率会被用来防止锯齿边缘的产生。虽然它确实能够解决走样的问题，但是由于这样比平时要绘制更多的片段，它也会带来很大的性能开销。
MSAA多重采样抗锯齿
光栅器是位于最终处理过的顶点之后到片段着色器之前所经过的所有的算法与过程的总和。光栅器会将一个图元的所有顶点作为输入，并将它转换为一系列的片段。顶点坐标理论上可以取任意值，但片段不行，因为它们受限于你窗口的分辨率。顶点坐标与片段之间几乎永远也不会有一对一的映射，所以光栅器必须以某种方式来决定每个顶点最终所在的片段/屏幕坐标。
每个像素的中心包含有一个采样点(Sample Point)，它会被用来决定这个三角形是否遮盖了某个像素。虽然三角形边缘的一些部分也遮住了某些屏幕像素，但是这些像素的采样点并没有被三角形内部所遮盖，所以它们不会受到片段着色器的影响。
多重采样所做的正是将单一的采样点变为多个采样点（这也是它名称的由来）。我们不再使用像素中心的单一采样点，取而代之的是以特定图案排列的4个子采样点(Subsample)。我们将用这些子采样点来决定像素的遮盖度。当然，这也意味着颜色缓冲的大小会随着子采样点的增加而增加。
MSAA真正的工作方式是，无论三角形遮盖了多少个子采样点，（每个图元中）每个像素只运行一次片段着色器。片段着色器所使用的顶点数据会插值到每个像素的中心，所得到的结果颜色会被储存在每个被遮盖住的子采样点中。当颜色缓冲的子样本被图元的所有颜色填满时，所有的这些颜色将会在每个像素内部平均化。
Gamma校正
当我们计算出场景中所有像素的最终颜色以后，我们就必须把它们显示在监视器上。过去，大多数监视器是阴极射线管显示器（CRT）。这些监视器有一个物理特性就是两倍的输入电压产生的不是两倍的亮度。输入电压产生约为输入电压的2.2次幂的亮度，这叫做监视器Gamma。人类所感知的亮度恰好和CRT所显示出来相似的指数关系非常匹配。
第一行是人眼所感知到的正常的灰阶，亮度要增加一倍（比如从0.2到0.4）你才会感觉（颜色变化）比原来变亮了一倍
然而，当我们谈论光的物理亮度，比如光源发射光子的数量的时候，底部（第二行）的灰阶显示出的才是物理世界真实的亮度。
但是由于这与我们的眼睛感知亮度不完全一致（对比较暗的颜色变化更敏感），监视器使用的也是一种指数关系（电压的2.2次幂），所以物理亮度通过监视器能够被映射到顶部的非线性亮度；因此看起来效果不错（译注：CRT亮度是是电压的2.2次幂而人眼相当于2次幂，因此CRT这个缺陷正好能满足人的需要）。
监视器的这个非线性映射的确可以让亮度在我们眼中看起来更好，但当渲染图像时，会产生一个问题：我们在应用中配置的亮度和颜色是基于监视器所看到的，这样所有的配置实际上是非线性的亮度/颜色配置。
Gamma校正(Gamma Correction)的思路是在最终的颜色输出上应用监视器Gamma的倒数。我们在颜色显示到监视器的时候把每个颜色输出都加上这个翻转的Gamma曲线，这样应用了监视器Gamma以后最终的颜色将会变为线性的。我们所得到的中间色调就会更亮，所以虽然监视器使它们变暗，但是我们又将其平衡回来了。
2.2通常是是大多数显示设备的大概平均gamma值。基于gamma2.2的颜色空间叫做sRGB颜色空间。每个监视器的gamma曲线都有所不同，但是gamma2.2在大多数监视器上表现都不错。
解决方案：
- 使用OpenGL内建的sRGB帧缓冲，开启GL_FRAMEBUFFER_SRGB以后，每次像素着色器运行后续帧缓冲，OpenGL将自动执行gamma校正，包括默认帧缓冲。有时候，你应该记得这个建议：gamma校正将把线性颜色空间转变为非线性空间，所以在最后一步进行gamma校正是极其重要的。如果你在最后输出之前就进行gamma校正，所有的后续操作都是在操作不正确的颜色值。例如，如果你使用多个帧缓冲，你可能打算让两个帧缓冲之间传递的中间结果仍然保持线性空间颜色，只是给发送给监视器的最后的那个帧缓冲应用gamma校正。
- 自己在像素着色器中进行gamma校正
fragColor.rgb = pow(fragColor.rgb, vec3(1.0/gamma));
sRGB纹理
因为监视器总是在sRGB空间中显示应用了gamma的颜色，无论什么时候当你在计算机上绘制、编辑或者画出一个图片的时候，你所选的颜色都是根据你在监视器上看到的那种。这实际意味着所有你创建或编辑的图片并不是在线性空间，而是在sRGB空间中（译注：sRGB空间定义的gamma接近于2.2）在我们应用gamma校正之前，这不是个问题，因为纹理在sRGB空间创建和展示，同样我们还是在sRGB空间中使用，从而不必gamma校正纹理显示也没问题。
然而，现在我们是把所有东西都放在线性空间中展示的，纹理颜色就会变坏，纹理图像实在太亮了，发生这种情况是因为，它们实际上进行了两次gamma校正！
当我们基于监视器上看到的情况创建一个图像，我们就已经对颜色值进行了gamma校正，所以再次显示在监视器上就没错。由于我们在渲染中又进行了一次gamma校正，图片就实在太亮了。
解决方案：
- 确保纹理制作者是在线性空间中进行创作的，但是，由于大多数纹理制作者并不知道什么是gamma校正，并且在sRGB空间中进行创作更简单，这也许不是一个好办法。
- 重校，或把这些sRGB纹理在进行任何颜色值的计算前变回线性空间。我们在OpenGL中创建一个纹理，可以把它指定为以上sRGB纹理格式，OpenGL将自动把颜色校正到线性空间中
衰减
HDR
一般来说，当存储在帧缓冲(Framebuffer)中时，亮度和颜色的值是默认被限制在0.0到1.0之间的。当大量片段的颜色值都非常接近1.0，在很大一个区域内每一个亮的片段都有相同的白色。这损失了很多的细节，使场景看起来非常假。
解决方案：
- 减小光源的强度从而保证场景内没有一个片段亮于1.0
- 让颜色暂时超过1.0，然后将其转换至0.0到1.0的区间内，从而防止损失细节。
显示器被限制为只能显示值为0.0到1.0间的颜色，但是在光照方程中却没有这个限制。通过使片段的颜色超过1.0，我们有了一个更大的颜色范围，这也被称作HDR(High Dynamic Range, 高动态范围)。有了HDR，亮的东西可以变得非常亮，暗的东西可以变得非常暗，而且充满细节。
Tone Mapping
我们允许用更大范围的颜色值渲染从而获取大范围的黑暗与明亮的场景细节，最后将所有HDR值转换成在[0.0, 1.0]范围的LDR(Low Dynamic Range,低动态范围)。转换HDR值到LDR值得过程叫做色调映射(Tone Mapping)，现在现存有很多的色调映射算法，这些算法致力于在转换过程中保留尽可能多的HDR细节。这些色调映射算法经常会包含一个选择性倾向黑暗或者明亮区域的参数。
在明亮和黑暗区域无细节损失，因为它们可以通过色调映射重新获得；
浮点帧缓冲：
当帧缓冲使用了一个标准化的定点格式(像GL_RGB)为其颜色缓冲的内部格式，OpenGL会在将这些值存入帧缓冲前自动将其约束到0.0到1.0之间。
当一个帧缓冲的颜色缓冲的内部格式被设定成了GL_RGB16F,GL_RGBA16F,GL_RGB32F或者GL_RGBA32F时，这些帧缓冲被叫做浮点帧缓冲(Floating Point Framebuffer)，浮点帧缓冲可以存储超过0.0到1.0范围的浮点值，所以非常适合HDR渲染。
Reinhard色调映射
最简单的色调映射算法是Reinhard色调映射，它平均地将所有亮度值分散到LDR上。这个算法是倾向明亮的区域的，暗的区域会不那么精细也不那么有区分度。
vec3 mapped = hdrColor / (hdrColor + vec3(1.0));
Exposure色调映射
HDR图片包含在不同曝光等级的细节。如果我们有一个场景要展现日夜交替，我们当然会在白天使用低曝光，在夜间使用高曝光，就像人眼调节方式一样。有了这个曝光参数，我们可以去设置可以同时在白天和夜晚不同光照条件工作的光照参数，我们只需要调整曝光参数就行了。
vec3 mapped = vec3(1.0) - exp(-hdrColor * exposure);
Bloom
Bloom和HDR结合使用效果很好。常见的一个误解是HDR和泛光是一样的，很多人认为两种技术是可以互换的。但是它们是两种不同的技术，用于各自不同的目的上。可以使用默认的8位精确度的帧缓冲，也可以在不使用泛光效果的时候，使用HDR。只不过在有了HDR之后再实现泛光就更简单了。
- 提取出场景的HDR颜色缓冲以及只有这个场景明亮区域可见的图片。
- 被提取的带有亮度的图片接着被模糊，泛光效果的强度很大程度上是由被模糊过滤器的范围和强度所决定。
- 结果被添加到HDR场景上面。要注意的是我们要在应用色调映射之前添加泛光效果。这样添加的亮区的泛光，也会柔和转换为LDR，光照效果相对会更好。
Deferred Shading
我们现在一直使用的光照方式叫做正向渲染(Forward Rendering)或者正向着色法(Forward Shading)，它是我们渲染物体的一种非常直接的方式，在场景中我们根据所有光源照亮一个物体，之后再渲染下一个物体，以此类推。大部分片段着色器的输出都会被之后的输出覆盖，正向渲染还会在场景中因为高深的复杂度(多个物体重合在一个像素上)浪费大量的片段着色器运行时间。
延迟着色法(Deferred Shading)，或者说是延迟渲染(Deferred Rendering)，为了解决上述问题而诞生了，它大幅度地改变了我们渲染物体的方式。这给我们优化拥有大量光源的场景提供了很多的选择，因为它能够在渲染上百甚至上千光源的同时还能够保持能让人接受的帧率。
- 在第一个几何处理阶段(Geometry Pass)中，我们先渲染场景一次，之后获取对象的各种几何信息，并储存在一系列叫做G缓冲(G-buffer)的纹理中；
- 在第二个光照处理阶段(Lighting Pass)中使用G缓冲内的纹理数据。在光照处理阶段中，我们渲染一个屏幕大小的方形，并使用G缓冲中的几何数据对每一个片段计算场景的光照；在每个像素中我们都会对G缓冲进行迭代。我们对于渲染过程进行解耦，将它高级的片段处理挪到后期进行，而不是直接将每个对象从顶点着色器带到片段着色器。光照计算过程还是和我们以前一样，但是现在我们需要从对应的G缓冲而不是顶点着色器(和一些uniform变量)那里获取输入变量了。
这种渲染方法一个很大的好处就是能保证在G缓冲中的片段和在屏幕上呈现的像素所包含的片段信息是一样的，因为深度测试已经最终将这里的片段信息作为最顶层的片段。这样保证了对于在光照处理阶段中处理的每一个像素都只处理一次，所以我们能够省下很多无用的渲染调用。
由于G缓冲要求我们在纹理颜色缓冲中存储相对比较大的场景数据，这会消耗比较多的显存，尤其是类似位置向量之类的需要高精度的场景数据。 另外一个缺点就是他不支持混色(因为我们只有最前面的片段信息)， 因此也不能使用MSAA了。
延迟着色法另外一个缺点就是它迫使你对大部分场景的光照使用相同的光照算法，你可以通过包含更多关于材质的数据到G缓冲中来减轻这一缺点。
Light Volume光体积
延迟渲染一直被称赞的原因就是它能够渲染大量的光源而不消耗大量的性能。然而，延迟渲染它本身并不能支持非常大量的光源，因为我们仍然必须要对场景中每一个光源计算每一个片段的光照分量。真正让大量光源成为可能的是我们能够对延迟渲染管线引用的一个非常棒的优化：光体积(Light Volumes)
通常情况下，当我们渲染一个复杂光照场景下的片段着色器时，我们会计算场景中每一个光源的贡献，不管它们离这个片段有多远。很大一部分的光源根本就不会到达这个片段，所以为什么我们还要浪费这么多光照运算呢？
隐藏在光体积背后的想法就是计算光源的半径，或是体积，也就是光能够到达片段的范围。由于大部分光源都使用了某种形式的衰减(Attenuation)，我们可以用它来计算光源能够到达的最大路程，或者说是半径。对于场景中每一个光源，我们都计算它的半径，并仅在片段在光源的体积内部时才计算该光源的光照。这可以给我们省下来很可观的计算量。
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SSAO（Screen-Space Ambient Occlusion）
在现实中，光线会以任意方向散射，它的强度是会一直改变的，所以间接被照到的那部分场景也应该有变化的强度，而不是一成不变的环境光。其中一种间接光照的模拟叫做环境光遮蔽(Ambient Occlusion)，它的原理是通过将褶皱、孔洞和非常靠近的墙面变暗的方法近似模拟出间接光照。这些区域很大程度上是被周围的几何体遮蔽的，光线会很难流失，所以这些地方看起来会更暗一些。
环境光遮蔽这一技术会带来很大的性能开销，因为它还需要考虑周围的几何体。我们可以对空间中每一点发射大量光线来确定其遮蔽量，但是这在实时运算中会很快变成大问题。在2007年，Crytek公司发布了一款叫做屏幕空间环境光遮蔽(Screen-Space Ambient Occlusion, SSAO)的技术，并用在了他们的看家作孤岛危机上。这一技术使用了屏幕空间场景的深度而不是真实的几何体数据来确定遮蔽量。
SSAO背后的原理很简单：对于铺屏四边形(Screen-filled Quad)上的每一个片段，我们都会根据周边深度值计算一个遮蔽因子(Occlusion Factor)。这个遮蔽因子之后会被用来减少或者抵消片段的环境光照分量。遮蔽因子是通过采集片段周围球型核心(Kernel)的多个深度样本，并和当前片段深度值对比而得到的。高于片段深度值样本的个数就是我们想要的遮蔽因子。
存在的问题：因为使用的采样核心是一个球体，它导致平整的墙面也会显得灰蒙蒙的，因为核心中一半的样本都会在墙这个几何体上。
由于这个原因，我们将不会使用球体的采样核心，而使用一个沿着表面法向量的半球体采样核心。
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