一、Motion Blur的技术背景与视觉价值

运动模糊（Motion Blur）是计算机图形学中模拟高速运动物体在曝光时间内因位移产生的视觉拖影效果的技术。其核心价值在于提升动态场景的真实感，尤其在游戏、影视特效和虚拟现实（VR）中，能有效缓解因帧率不足或快速移动导致的画面割裂感。例如，赛车游戏中车轮的高速旋转、角色快速转身时的衣摆飘动，均依赖Motion Blur增强沉浸感。

从技术实现层面，Motion Blur需解决两大挑战：如何高效计算物体运动轨迹与如何避免性能开销过大。传统动画通过多帧插值模拟运动模糊，但实时渲染中需依赖Shader在单帧内完成计算，这对算法效率提出了极高要求。

二、Shader中Motion Blur的实现方法

1. 基于速度缓冲（Velocity Buffer）的方法

速度缓冲是存储每个像素在屏幕空间中运动速度的纹理，其实现步骤如下：

• 步骤1：生成速度纹理
  在顶点着色器中计算物体运动速度，并映射到屏幕空间。例如，一个旋转的立方体，其顶点速度可通过角速度与顶点位置叉积得到：

  // 顶点着色器示例
  vec3 vertexPos = ...; // 顶点世界坐标
  vec3 center = ...;   // 旋转中心
  float angularSpeed = ...; // 角速度（弧度/帧）
  vec3 velocity = cross(vertexPos - center, vec3(0, 1, 0)) * angularSpeed;
  // 将速度映射到屏幕空间（需结合MVP矩阵）

  在片段着色器中，将速度存储到gBuffer的额外通道（如RGBA16F格式的纹理）。

• 步骤2：后处理模糊
  使用速度纹理指导模糊方向与强度。常见算法为径向模糊或方向性模糊，核心逻辑是根据速度向量对邻域像素加权采样：

  // 片段着色器示例（简化版）
  uniform sampler2D velocityTexture;
  uniform sampler2D sceneTexture;
  vec2 uv = ...; // 当前片段UV
  vec4 velocity = texture(velocityTexture, uv);
  vec2 blurDir = velocity.xy * 0.1; // 缩放因子控制模糊强度
  int sampleCount = 10;
  vec3 color = vec3(0);
  for (int i = 0; i < sampleCount; i++) {
      float offset = float(i) / float(sampleCount - 1) - 0.5;
      color += texture(sceneTexture, uv + blurDir * offset).rgb;
  }
  color /= float(sampleCount);

  优化点：通过双线性滤波减少采样次数，或使用动态样本分布（如速度越大，采样范围越广）。

2. 基于深度缓冲的深度感知模糊

当场景中存在多层物体时，仅依赖速度缓冲可能导致错误模糊（如前景物体模糊到背景）。此时需结合深度缓冲实现深度感知的运动模糊：

• 步骤1：重建视图空间坐标
  通过深度纹理和逆投影矩阵（inverse(projectionMatrix * viewMatrix)）将屏幕UV转换为视图空间坐标。
• 步骤2：计算运动速度
  对比当前帧与前一帧的视图空间坐标差，得到像素级速度。
• 步骤3：分层模糊
  对每个像素，根据深度值判断其所属物体，仅对同一深度的像素进行模糊。例如，使用step函数过滤不同深度的贡献：

  float currentDepth = texture(depthTexture, uv).r;
  for (int i = 0; i < sampleCount; i++) {
      vec2 sampleUV = uv + blurDir * offset;
      float sampleDepth = texture(depthTexture, sampleUV).r;
      float depthDiff = abs(sampleDepth - currentDepth);
      float weight = smoothstep(0.01, 0.05, depthDiff); // 深度差阈值控制
      color += texture(sceneTexture, sampleUV).rgb * (1.0 - weight);
  }

3. 纯后处理方案：无需速度缓冲的近似模糊

对于移动端或性能敏感场景，可采用纯后处理Motion Blur，通过分析帧间差异估计运动：

• 方法1：帧差法
  比较当前帧与前一帧的亮度差异，生成运动掩码指导模糊方向。但此方法对静态场景无效，且易受光照变化干扰。
• 方法2：累积缓冲（Accumulation Buffer）
  维护一个累积纹理，每帧按一定权重（如0.9）混合当前帧与历史帧：

  // 累积缓冲混合示例
  uniform sampler2D currentFrame;
  uniform sampler2D accumFrame;
  float blendWeight = 0.9;
  vec3 color = mix(texture(accumFrame, uv).rgb, 
                   texture(currentFrame, uv).rgb, 
                   blendWeight);

  缺点：会导致运动物体残留拖影，需结合运动向量校正。

三、性能优化策略

1. 精度与格式选择
   速度缓冲使用RG16F或RGBA16F格式存储，避免RG32F的高内存占用。
2. 动态分辨率模糊
   对远景或低重要度区域降低模糊样本数，例如根据深度值动态调整sampleCount。
3. 移动端适配
   使用简化算法（如固定方向模糊）或降低模糊强度，结合TAA（Temporal Anti-Aliasing）复用运动信息。

四、应用场景与案例分析

• 游戏开发：
  《赛博朋克2077》通过速度缓冲实现高速驾驶时的环境模糊，增强速度感；《使命召唤》系列利用深度感知模糊区分角色与爆炸效果。
• 影视动画：
  Blender的Cycles渲染器支持Shader级运动模糊，通过细分时间步长（Time Steps）控制模糊质量。
• VR应用：
  Oculus Quest通过动态模糊降低低帧率（如60Hz）下的眩晕感，核心是在Shader中根据头部运动速度调整模糊强度。

五、总结与展望

Shader中的Motion Blur技术已从早期的固定函数管线发展到高度可定制的GPU驱动方案。未来方向包括：

• 机器学习辅助：利用神经网络预测运动轨迹，减少计算开销；
• 光线追踪集成：在路径追踪中结合运动模糊，提升物理真实性；
• 跨平台标准化：推动WebGPU等API对Motion Blur的直接支持。

对于开发者，建议从速度缓冲方案入手，逐步结合深度感知优化，最终根据目标平台性能选择合适的技术栈。