Lưới thích ứng và tiến bộ

Có sự phân biệt giữa hai? Tôi không thể tìm thấy bất cứ điều gì trong google trong phần "Thích nghi so với lưới lũy tiến", nhưng việc kết hợp cả hai đều cho kết quả như thể chúng giống nhau.

Định nghĩa:

Các lưới lũy tiến: Phương pháp này liên quan đến việc tiết kiệm lưới như một cấu trúc tập thể có chứa một số bản sao của cùng một lưới trong LOD khác nhau. Trong kỹ thuật này, toàn bộ lưới được làm thành một với độ phân giải thấp hơn.

Các lưới thích ứng: Thay vì liệt kê số lượng đa giác khổng lồ cần có để có được một xấp xỉ chính xác rời rạc của một hình dạng phức tạp như vậy, các kỹ thuật sàng lọc chia tách biểu diễn bề mặt thành một lưới đa giác thô kết hợp với chức năng dịch chuyển liên tục. Điều này có nghĩa là bạn nhận được LOD / độ phân giải khác nhau trong khi hiển thị cùng một lưới trong cùng một khung theo khoảng cách từ máy ảnh. Đây là một ví dụ về lưới thích ứng:

Như bạn có thể thấy ở đây trong hình ảnh này, lưới được kiểm tra trên mỗi đỉnh cho khoảng cách từ camera / độ sâu đến cảnh. các phần của lưới gần camera hơn được hiển thị với độ chi tiết cao, trong khi các phần đó được hiển thị với độ chi tiết thấp. Ngược lại với điều này,

Các lưới lũy tiến, giống như trong hình ảnh con voi này, thay đổi toàn bộ lưới cùng một lúc khi khoảng cách từ camera thay đổi.

Do đó, để tóm tắt, các lưới lũy tiến thay đổi độ phân giải của toàn bộ khoảng cách lưới từ máy ảnh và các lưới thích ứng chỉ thay đổi một phần độ phân giải của lưới theo khoảng cách, do đó, cùng một lưới có thể có các Mức chi tiết khác nhau trong cùng một khung.

Hy vọng rằng sẽ giúp như một sự khác biệt cơ bản.