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前言
先复习一下 很久之前学的间接光高光的第一部分算法：
工业化版本和简单采样cubemap的不同:
half3 IndustrialIBL(...)
{// 1. 平台检测 + 2. 贴图选择 + 3. Mip计算 // + 4. 采样 + 5. 天气系统 + 6. 昼夜混合// + 7. 能量守恒 + 8. 调试支持
}
为什么这么复杂？为什么不是简单的采样一个cubemap（有mip分级的）这么简单？
因为:
- 实际游戏场景的复杂性。你做个单一的场景可以简单采样一个cubemap，但是实际游戏中，场景太多了。比如角色从室内走到室外，是不是cubemap图要变化？那你就需要这么一个机制，来让物体在合适的地方采样合适的cubemap（nx这里用的是 多反射探针 用 instance_id 映射不同物体对应的探针（比如角色实例绑定室外探针，家具实例绑定室内探针））
- Mip 分级采样功能。这个不用说了。正常需要的
- 动态场景变化。这个可以理解，同场景，不可能是静态，从日夜变化，天气变化（闪点阴晴），曝光调整等待。
解析：
找到对应探针
是通过 实例 ID + 映射表 的方式找到对应的探针。这玩意，其实差不多就是个哈希
哈希的本质是 “用一个‘键’（Key），通过某种规则找到对应的‘值’（Value）”—— 比如用 “用户名（键）” 找 “用户信息（值）”。
实例 ID + 映射表完全遵循这个逻辑：
键（Key）：物体的实例 ID（比如角色的 ID=10）；
映射规则：组号=实例ID/4 + 组内序号=实例ID%4（相当于哈希函数的 “哈希计算”）；
值（Value）：映射表 u_env_cube_array_idx[组号][组内序号] 存储的 “探针索引（slice）”；
目的：快速通过 “实例 ID” 找到 “探针索引”，和哈希 “快速查找” 的核心目标一致。
但是呢，你要理解这个具体是怎么做的，看这个文档：
int slice = 0;
#if REFLECTION_ENV_USE_CUBE_ARRAY
// 多反射探针场景：用实例ID映射探针索引（slice）
sv_instance_id = int(round(instance_id));
slice = u_env_cube_array_idx[sv_instance_id / 4][sv_instance_id % 4];
// 读取该探针的亮度参数（用于后续亮度平衡）
Brightness = u_env_cube_array_aabb_min[slice].w;
AverageBrightness = u_env_cube_array_aabb_max[slice].w;
#else
// 单反射探针场景：直接用全局亮度参数
Brightness = u_env_cube_aabb_min.w;
AverageBrightness = u_env_cube_aabb_max.w;
#endif
你看了前面的文档就知道了 这纯粹就是拿索引。（或者理解为 哈希值）
每个物体都有个id。这个id对应的二维数组的的确定位置是固定的。但是存储的值是基于cpu那边不断变动的。这个存储的值就是slice。
Brightness = u_env_cube_array_aabb_min[slice].w;
AverageBrightness = u_env_cube_array_aabb_max[slice].w;
这两是这样 属于小优化：
- u_env_cube_array_aabb_min/max 本来是 “探针的包围盒数据”（xyz 通道存包围盒的最小 / 最大坐标，用来判断物体是否在探针覆盖范围内）；
- 引擎把包围盒的 w 通道（闲置通道）用来存 探针的亮度参数：
Brightness：当前探针的 “局部亮度”（比如室外探针的 w=5.0，室内探针的 w=1.0）；
AverageBrightness：当前探针的 “平均亮度”（用来做亮度归一化，避免后续计算除以 0）；后续用这两个参数平衡不同探针的高光亮度（比如室外探针的高光要亮，室内要暗）。
对了？为什么这里u_env_cube_array_idx 和id的对应关系是 4？
答案：优化，引擎优化成 “4 个物体一组”，每组共用一个探针索引 —— 反正相邻的 4 个物体大概率在同一个场景区域（比如都在室内），用同一个探针完全不影响效果，还能省内存。
Ok 这一步我们拿到索引了
mip分级-基于粗糙度
half level = ComputeReflectionCaptureMipFromRoughness(Roughness, 7.0h);
用的就是这个函数
这函数内是这样的：
half ComputeReflectionCaptureMipFromRoughness(half Roughness, half CubemapMaxMip)
{
half LevelFrom1x1 = 1.0 - 1.2 * log2(Roughness);
return CubemapMaxMip - 1.0h - LevelFrom1x1;
}
以下是LevelFrom1x1 的图像 显示roughness越低 这个越大 是一个清晰程度的量化值
最后通过 最大mip值 -1.0 -LevelFrom1x1 获得最终的（roughness越低 mip也越接近0）
采样对应 环境贴图
根据slice找到对应的cubemap，采样mip等级是level，使用反射向量R采样，同时用AverageBrightness做基础亮度校准。
场景动态效果适配（昼夜、闪屏）
// 昼夜切换：根据u_lightmap_factor混合白天/夜晚的IBL高光（夜晚暗化）
half3 ibl_night = min(ibl, 1.5h) * 0.3h; //min可以保证夜晚不会过亮 最大不超过0.5h
half3 ibl_temp = lerp(ibl, ibl_night, clamp(half(u_lightmap_factor), 0.0h, 1.0h));
ibl = lerp(ibl_temp, ibl, half(u_env_day2night_exposure.y));
// 闪屏特效：根据u_lightning临时调整高光亮度
ibl = lerp(ibl, ibl * u_lightning.y ,clamp(u_lightning.x, 0.0h, 1.0h)); //一个闪电 ibl*增强系数
// 移动端优化：直接叠加环境光颜色，增强氛围感（简化计算）
#if API_MOBILE_HIGH_QUALITY
ibl *= u_ambient.rgb;
#endif
这没啥好说的，基于某些变量，对ibl的值进行大小的调整
和vlm的协调
这里对ibl进行最终调整
这里对 ibl * 一个调整系数
half MixingAlpha = smoothstep(0.0h, 1.0h, saturate(Roughness * 5.0h + -0.5h));
half MixingWeight = IndirectIrradiance * Brightness / max(AverageBrightness, .0001h);
MixingWeight = min(MixingWeight, 10000.0)
Return lerp (Brightness, MixingWeight, MixingAlpha)
MixingAlpha 是 「IBL 高光的 “校准比例”」—— 控制 “是保留 IBL 原始高光权重（Brightness），还是采用‘对齐环境间接光的校准后权重（MixingWeight）
- 低粗糙度（镜面）：
MixingAlpha≈0→ 不用校准，保留 IBL 原始高光（因为镜面需要锐利的方向细节，环境间接光对其影响小）；
- 高粗糙度（磨砂）：
MixingAlpha≈1→ 必须校准，用MixingWeight（因为磨砂材质的高光模糊，容易和环境间接光重叠，需要对齐亮度避免违和）。
MixingWeight 是 环境间接光亮度校准后的高光权重
MixingWeight = （VLM间接光亮度 + skysh间接光亮度） × （当前探针局部亮度 / 探针平均亮度）
特殊情况下，即vlm开启的情况下，IndirectIrradiance 是0。则MixingWeight是0，那么对于高粗糙度（磨砂）的材质来说，ibl高光是没有。（之后用vlm替代），但是对镜面的材质没有影响，依旧用Brightness。这很聪明，因为vlm主要是贡献漫反射，对于镜面来说，锐利的高光还需要IBL高光。但是对于粗糙表面，则全部使用vlm即可。
最终高光
最后还需要
half3 ibl_result = u_env_day2night_exposure.x * ibl *上面算的调整系数 * half(u_env_day2night_exposure.x);
u_env_day2night_exposure.x 是昼夜曝光系数，二次相乘是全局亮度微调（可能是历史优化留下的兼容逻辑，核心是统一控制高光亮度）。