Google Filament 源码学习（一）：Filament 编译
目录
- 前言
- 一、环境说明
- 二、环境搭建
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- 1. Visual Studio 2019
- 2. Git & Cmake & Python3.7 安装
- 3. 克隆 Filament 源代码
- 4. Cmake 构建 Filament
- 5. Filament 编译
- 注意事项
前言
Filament 是 Google 开发的一款开源的基于物理的实时渲染引擎。详细信息可以在GitHub上查阅 地址。
作为一个打算在图形圈里死磕的小白来说，接触Filament也算是一个必然吧。阅读并调试了一段时间的源代码，我才发现，自己还没资格自称程序员。还是要不断学习啊！虽然读过一些开源的图形库源码。但都是一些偏学术的开源项目，这些开源代码更倾向于对算法的描述，而很少关心系统架构与设计模式的运用。一些开源的图形软件源码我也略有了解。像Blender这类用纯C语言编写的软件，对于一个Java出身，习惯面向对象编程的我来说，阅读起来，确实有点吃力。与其相比，Orge则是一个图形引擎源码阅读入门的不错选择。而UE4我果断放弃，读了一个多星期，也没捋清楚其架构。对于我来说，UE4太庞大了， 不适合入门。最终我还是决定深入研读Filament。也没什么特别的理由，就是很喜欢它对shader的管理模式，还有就是想了解FrameGraph是怎样实现对资源的再分配。（为什么用不到的资源，如 Pass 或是纹理。在执行过程中被剔除）
一、环境说明
由于最近工作学习环境都是在Win10系统上搭建的，所以学习Filament的环境也继续使用Win10进行搭建。Filament 几乎支持现在所有主流的系统平台，学习根据自己的实际情况进行选择。官方相关的编译教程相当全面，很容易上手。
下面我介绍一下我学习 Filament 使用的环境：
1. 操作系统： Window 10 专业版
2. IDE：Visual Studio 2019（v16.7.0）
3. Win SDK：10.0.17763.132
4. Filament版本： v1.9.10 https://github.com/google/filament.git
5. Filament底层图形API： OpenGL
6. Git v2.30.1 https://git-scm.com/downloads
7. Python 3.7 https://www.python.org/downloads/release/python-374/
8. Cmake 3.18.2 https://cmake.org/download/
注：
学习 Filament 还是需要有一定的图形渲染算法基础，并且掌握任意一种图形API的渲染管线（如：OpenGL、Metal等）。否则，阅读代码的时候会相当痛苦。我记得我刚开始读代码的时候，满头的问号。直到看到OpenGL相关的代码才算是柳暗花明！
安利一下，我食用过的，比较好的入门教程。
1. 闫令琪，闫老师的《现代计算机图形学入门》视频教程。 传送门：https://www.bilibili.com/video/BV1X7411F744
2. OpenGL教程：
1. 中文：https://learnopengl-cn.readthedocs.io/zh/latest/
2. 英文：https://learnopengl.com/
3. GitHub：https://github.com/LearnOpenGL-CN
闫老师的课程我是跟直播的，动手做了所有作业。也正因如此，巩固了自己渲染算法的基础。课程使用的程序框架也很精炼，非常适合新手食用。至于为什么推荐这个课程，无需解释！（建议：作业要自己独立完成，视频要经常看）
OpenGl教程（LearnOpenGL），个人推荐食用英文版教程。其实，中文翻译教程也不错，但是中文版缺少PBR（ physically based rendering，基于物理的渲染）相关内容。而学习Filament，PBR是必须要掌握的。还有就是在算法的数学模型推导过程中，英文版更容易理解些（个人感觉）。（建议：所有代码自己写一遍，掌握OpenGL渲染管线）
二、环境搭建
1. Visual Studio 2019
Visual Studio 的安装网上教程无数，就不赘述了。说明一下注意事项：
1. 所要安装的组件如图勾选即可：
2. 建议 Window 10 SDK的版本不要随意更换。安装自己经常使用的版本。
2. Git & Cmake & Python3.7 安装
默认安装，没有特殊要求。其中Python版本是Filament官方建议。而Git和Cmake下载安装最新版本即可。
3. 克隆 Filament 源代码
Filament的源代码可以使用Git，直接从Github上克隆下来（克隆地址在第一节环境说明中）。但是这样直接克隆代码一般速度会很慢。一个比较有高效的下载方式是使用Gitee转存Filament源代码，再从Gitee克隆到自己的电脑中。
首先，注册登录Gitee。 网址：https://gitee.com/
然后，将Github上的Filament源码克隆到Gitee中。如下图操作：
操作比较简单，就是将 Filament 的 git 地址填入，单击导入即可。其实导入Gitee的过程也不是很快。但是优势在于，这种方式是离线导入，可以关闭网页，后台会自动将源代码克隆下来。不必担心克隆过程中网络中断，克隆失败的问题。
导入成功后，我们可以在自己的Gitee仓库中找到Filament源代码，复制克隆地址。
最后，我们使用Git Bash 将源代码克隆到自己的电脑中。而版本的选择，个人建议使用最新的。毕竟Filament有很多大神在维护和完善。
1. 运行Git Bash
2. 选择安装位置 (安装到D盘)。命令：cd /d
3. 克隆Filament源代码（使用自己仓库中Filament的克隆地址）。 命令：git clone https://gitee.com/thebigapple/filament.git
4. Cmake 构建 Filament
CMake构建Filament比较简单。首先，进入Filament根目录。创建一个空文件夹，命名按自己喜好（一般使用build或out命名）。
然后运行cmake-gui.exe，设置根目录和构建输出位置。（也可以按照官方教程，使用命令行进行构建）
设置好目录后，依次点击 Configure 和 Generate 进行工程构建。
完成后，Cmake会提示一个Warning，找不到JDK。我使用C++进行构建，所以这个可以忽略。但像我这种有强迫症的人来说，看到红字很不爽。因此，在构建前先将 Filament 根目录下的 CMakeLists.txt 文件进行修改。将633~635行关于Java相关代码删除即可。
5. Filament 编译
构建完成后，我们进入之前自己新建文件夹内，找到TNT.sln，使用VS2019打开工程进行编译。
1. 右击 “解决方案”
2. 点击 “生成解决方案”
3. 可以自己根据喜好选择使用Debug模式或Release模式
编译完成后，我们可以运行一些Filament提供的Demo，验证是否编译成功。
1. 右键点击 shadowtest
2. 点击 “设为启动项目”
3. 点击调试
看到一个猴头在旋转，就大功告成了！
注意事项
- 克隆 Filament 源代码时，最好选择最新版本。一些老版本的源代码在编译的时候会报错，导致编译失败。（错误很好解决，随着提示修改即可）
- VS2019 最好选择 v16.7以前的版本。因为我之前使用16.7.5编译Filament是没问题的，但是更新VS2019到16.8后，运行Demo无法正常显示（黑屏或红屏）。重新装回16.7版本的VS2019，再编译就没问题了。至今也没有弄明白为什么会这样。
- 自己的电脑如果是双显卡，也有可能会出现运行Demo无法正常显示的问题。调试了一个多月。也算是巧合，遇到类似的问题，找到了解决方案。双显卡电脑（特别是笔记本，一般都会有一个集显和一个独显）。运行Filament Demo时一定要设置使用独显启动。
设置独显启动-- 方法（一）
将Demo的exe文件添加到独显启动的列表中。（该方法只对N卡）
首先，右击桌面 -> 点击Nvidia 控制面板吧。
然后，按照下图顺序操作即可。
设置独显启动-- 方法（二）
将下面代码加入到 Filament Demo源文件中。
// http://developer.download.nvidia.com/devzone/devcenter/gamegraphics/files/OptimusRenderingPolicies.pdf
// The following line is to favor the high performance NVIDIA GPU if there are multiple GPUs
// Has to be .exe module to be correctly detected.
// N卡使用独显运行
extern "C" __declspec(dllexport) unsigned long NvOptimusEnablement = 0x00000001;
// And the AMD equivalent
// Also has to be .exe module to be correctly detected.
// A显卡使用独显运行
extern "C" __declspec(dllexport) int AmdPowerXpressRequestHighPerformance = 0x00000001;