转自
https://blog.csdn.net/qq_36696486/article/details/105076650
https://learnopengl-cn.github.io/04%20Advanced%20OpenGL/11%20Anti%20Aliasing/
锯齿由来
锯齿的来源是因为场景的定义在三维空间中是连续的，而最终显示的像素则是一个离散的二维数组。所以判断一个点到底没有被某个像素覆盖的时候单纯是一个“有”或者“没有"问题，丢失了连续性的信息，导致锯齿。
场景的定义在三维空间中是连续的，而最终显示的像素则是一个离散的二维数组，这是计算机屏幕产生锯齿的原因。在计算机处理图形的过程中（渲染管线了解一下），有一个非常重要的阶段，就是光栅化，光栅化主要的作用是将顶点数据的不连续性通过插值计算，将两个顶点之间不存在的点进行弥补，然后实现到屏幕像素点上的一一映射。如图，现在要在屏幕上绘制一个三角形，我们就要判断屏幕上哪个点在三角形当中，然后将它绘制出来。
图中显示，有的像素点全部在三角形中，有的部分在其中，有的完全没在其中，但是在屏幕上绘制的时候却不能只绘制像素点的一部分，要么不绘制，要么就整个像素点都绘制。所以绘制完成就出现下面的锯齿情况：
抗锯齿算法
首先说明一下，抗锯齿算法应用于硬件，且在光栅化阶段执行。
锯齿的出现可以简单理解为像素精度不够，那么如何巧妙的提升像素精度呢？
SSAA
简单地说就是放大屏幕分辨率以平滑锯齿
超级采样抗锯齿 (Super-Sampling Anti-aliasing)，也叫SSAA，其原理比较好理解，就是直接“放大屏幕分辨率”。假设屏幕分辨率为800x600，那么4xSSAA会将屏幕渲染到1600x1200的缓冲区上，然后在下采样到800x600，SSAA可以得到非常好的抗锯齿效果，不过SSAA需要的计算量是非常大的，光栅化和片段着色器都是原来的4倍，渲染缓存的大小也是原来的4倍。4xSSAA就是放大4倍的意思。因为SSAA要浪费大量内存，因此基本没有大量应用。
MSAA
简单地说就是用多个采样点来采样一个像素点
多重采样抗锯齿 (Multi-Sampling Anti-aliasing)，MSAA是对SSAA的改进，放弃了扩大像素分辨率，使用多重采样的方式，既然有多重采样，就有“单重采样”，而传统的采样方式就可以理解为“单重采样”，当然并不存在“单重采样”这个东西了。姑且这样叫它。“单重采样”就是一个像素点与一个采样点进行对应，而“多重采样”则是一个像素点与多个采样点进行对应。如图：
看图就好理解了：此图是4MSAA，即一个像素点对应4个采样点，对于边界，我们根据其像素点包围的点数来计算其颜色值，比如边界像素点包含2个采样点，那么它最终的颜色就应该是本来的颜色2/4，同理，如果包含一个，就是颜色*1/4，最终 的效果如下：
这样看起来“圆滑”很多。其有点比较突出，效果也不错，但是
注意，它不适合延迟渲染，这里说的不适合并不是不支持，延迟渲染也能支持MSAA，但是支持他就会大量浪费空间
延迟渲染是什么,在这里不做过多介绍，总之他为了优化光照着色，需要一个GBuffer，这个就是临时渲染出的结果的缓存因为需要GBuffer，所以MSAA也需要进行临时保存，那么保存临时数据的后果则是浪费大量显存。
前面可知4x MSAA的显存消耗是4x的关系，假设我们按照2k的原生分辨率来做，一个RT就是64 MB，用来做MSAA的那个RT就会是不低于256MB。又因为GBuffer至少存depth，normal，basecolor3张RT，那三个MSAA RT就是768MB，这种消耗非常巨大，因此可以理解为“不支持”
CSAA
覆盖采样抗锯齿（Coverage Sampling Anti-Aliasing，简称CSAA）是NVIDIA在G80及其衍生产品首次推向实用化的AA技术，也是目前NVIDIA GeForce 8/9/G200系列独享的AA技术。CSAA就是在MSAA基础上更进一步的节省显存使用量及带宽，简单说CSAA就是将边缘多边形里需要取样的子像素坐标覆盖掉，把原像素坐标强制安置在硬件和驱动程序预先算好的坐标中。这就好比取样标准统一的MSAA，能够最高效率的执行边缘取样，效能提升非常的显著。比方说16xCSAA取样性能下降幅度仅比4xMSAA略高一点，处理效果却几乎和8xMSAA一样。8xCSAA有着4xMSAA的处理效果，性能消耗却和2xMSAA相同。
FSAA
FSAA(Fast Approximate AA)的核心思想是正常采样一个三角形，如果该三角形存在锯齿，则通过边缘检测查找出边界区域，然后使用没有锯齿的线段去替换有锯齿的边界，该方法和采样无关，因此速度很快。
TAA
TAA(Temporal AA),该方法的核心思想是复用上一帧渲染出的结果，并整合到本帧中，从时间上复用以前的计算结果，对于静止的图像优势明显。