https://wowdev.wiki/M2/Rendering > M2Blend

называется просто Alpha

используй glBlendFunc

но как?

если они не совпадают

не понимаю как ей добиться такого же результата

а вот так, забить и использовать

разница будет только в случае если ты рендеришь в текстуру с альфой, затем эту текстуру отрисовываешь поверх чего-то

ну такое часто бывает, когда два объекта друг за другом

а как лучше сделать glBlendFunc(src_color, dest_color) просто?

зачем объекты в текстуру перед этим рисовать?

да, первые два аргумента бери и всё

нет, объекты я в текстуру не рисую. Текстуры не меняются вообще. Просто текстура через sampler2D накладывается в шейдере на геометрию

значит это не твой случай

тогда все будет работать?

даже если на сцене несколько объектов друг за другом?

будет, тебе пофигу на альфу в фреймбуфере

ок, каеф. спасибо!

а то было обидно написать рендер и в самом конце обнаружить что нет функции)

Все diffuse-brdf из microfacet model подбираются на глаз, потому что в этом случае brdf не выводится аналитически - интеграл по микрограням не посчитать (в отличие от specular, где взаимодействие с конкретной микрогранью - дельта функция и интеграл считается тривиально). 1-F это да, свет ушедший в transmiting, но выйти в определенном направлении он может уже из любой микрограни (а не только с той, у которой микронормаль совпадает с халф-вектором. и поэтому диффузе халф вектор не особо поможет). Поэтому умножить диффузный свет на 1-F в этой теории это грубая аппроксимация. В идеале diffuse-brdf должна быть выведена из NDF. Еще есть Oren-Nayar, но эта модель основывается на другой NDF (не GGX), поэтому сочетаться с GGX specular будет не очень физически корректно. Эту проблему пытались решить во Frostbite (пробовали подобрать преобразование для roughness между Oren-Nayar и GGX specular). В итоге там на тот момент вроде остановились на Disney. Но Disney - это эмпирическая модель, не основанная на теории микрограней (просто подобрали формулы, чтобы соответствовать результатам замеров из MERL database). При этом Disney не сохраняет энергию, и для Frostbite пытались вывести модификацию, которая сохраняет энергию. На GDC в 2017 году рассказали про аппроксимацию diffuse на основе GGX NDF: https://twvideo01.ubm-us.net/o1/vault/gdc2017/Presentations/Hammon_Earl_PBR_Diffuse_Lighting.pdf (используется в Titanfall 2). Подход похож на Oren-Nayar - выполняют численные симуляции (path tracing) и на их основе подбирают формулы, которые хорошо соответствуют результатам.