三角形面我们可以增加或者减少，让图像更光滑细腻或者简化
或者说为了更快更好渲染，我们有时候会将三角形变化的更像正三角形。
细分：
loop细分（创造者性loop，不是翻译成循环细分）
我们找中间，
我们还要调整他的位置
新的顶点
加权平均
旧的顶点
n表示顶点的度（连接数量）图中为6
新算法：名字太长了
我们取中间点然后连接起来
奇异点变为了4，
度为3，
非四边形面全部消失了。
因为没有非四变形面了，也就是说不会再增加奇异点了
点更新方式
如果是正常点：
如果是边中心：
如果是老的点：
基本就是平均
看完曲面细分我们来看曲面简化：
在不同场景我们用不同模型其实是允许的，比如很远的场景，我们本就看不出细节，那么何必使用很精细的模型呢。
边坍缩：
很难，我们缩那些边呢
我们使用二次误差度量。
我们找一个点，使得他对每一个点的距离平方和最小。
我们给每一条边求坍缩值，然后我们就选坍缩值最小的，排序探索
但是我们探索边之后，有一些边会收到影响，所以不行，我们要更新，（优先队列），链表就完事了。更新添加。
思考我们用局部最优保证全局最优，显然是贪心思想，还是那句话，贪心可能不是最好的，但是肯定是不错的。
几何部分算是完成了
我们讲一下阴影：
主流： shadow mapping
会出现走样;
思想：如果点不在阴影里面。那也就是说我们光源也可以看到这个点，相机也可以看到，所以光源看不到的就是阴影。
shadow mapping只能用于点光源
逻辑：我们先从光源看，做光栅化，不着色，记录深度
第二步从眼睛出发看场景
我们一两个点为例，我们吧看到的点投影回光源，记录深度，如果深度一样也就是说这个点是可见的，（左边那个点），再看右边那个点，深度是会不一样的，也就是说点光源看不到该点（照射不到）。也就是阴影。
记录深度
实际看到的图
进行投影回点光源。
因为这个距离肯定是一个浮点数的，精度比较大小等都会很麻烦，所以我们用大小判断（如果差不多，就给加权，差距有足够大才当作有大小区别），但是指标不治本。还有我们记录的图还有分辨率问题，必须要匹配不然就会走样，往往实际情况不行。
我有一个想法，为什么我们不用贴图吧每一个视角的shadow给记录下来呢，然后把他的深度调到最低，
现在还有软阴影：
软阴影看起来很舒适：
是根据物理来的，有两块区域：
第一块区域（umbra）本影 完全看不见
第二块区域：(Penumbra)半影 可以看见一点点
（点光源是不会出现的，出现这种情况主要是因为，光源有大小）