具体实施方式

光线追踪渲染(ray tracing render)是通过跟踪沿从相机(或者人眼)的视点朝着渲染图像的每个像素发射的光线入射模型的光的路径来产生渲染图像的渲染方法。光线追踪渲染的核心思想在于，从相机(或者人眼)的视点出发，逆向跟踪光线。由于只有最后能够进入相机(或者人眼)的光线才是有用的，因此，逆向跟踪光线能够有效减少数据量。光线追踪渲染中的光线主要存在反射以及折射两种场景，下面将分别结合具体的实施例进行说明。

如图1A所示的反射场景中，模型只有一个光源130以及一个不透明球体140。从相机110的视点E发出一条光线，投射到渲染图像120中的一个像素点O₁，然后，继续出射到不透明球体140的一个点P₁，然后，被反射到光源L，此时，点P₁的颜色决定了像素点O₁的颜色。从相机110的视点E发出另一条光线，投射到渲染图像120中的另一个像素点O₂，然后，继续出射到不透明球体140的一个点P₂，然后，被反射到光源L，并且，点P₂和光源L之间存在障碍物不透明球体140，此时，点P₂位于不透明球体140的阴影中，像素点O₂的颜色为黑色。

如图1B所示的折射场景中，模型只有一个光源230以及一个透明球体240。从相机210的视点E发出一条光线，投射到渲染图像220中的一个像素点O₃，然后，继续出射到透明球体240的一个点P₃，然后，被折射到光源L，此时，点P₃的颜色决定了像素点O₃的颜色。

可以理解，上述图1A中的反射场景以及图1B中的折射场景都是最简单的场景，图1A中假设场景中仅仅存在一个不透明球体，图1B中假设场景中仅仅存在一个透明球体，但是，在实际应用中，场景远远比图1A以及图1B要复杂，例如，场景中可能同时存在多个不透明物体以及多个透明物体，因此，光线会被多次反射和折射，从而导致光线的跟踪变得非常复杂。

如图2所示的复杂场景中，模型包括有一个光源330、两个透明球体340、350以及一个不透明物体360。从相机310的视点E发出一条光线，投射到渲染图像320中的一个像素点O₄，并继续出射到透明球体340的一个点P₁，从P₁向光源L作一条阴影测试线S1，其间没有遮挡的物体，于是，可以用局部光照明模型计算光源对P₁在其视线E的方向上的光强，作为该点的局部光强。同时，还要跟踪该点处反射光线R1和折射光线T1，它们也对P₁点的光强有贡献。在反射光线R1方向上，没有再与其他物体相交，那么就设该方向的光强为零，并结束这光线方向的跟踪。然后，继续对折射光线T1方向进行跟踪，来计算该光线的光强贡献。折射光线T1在透明物体340内部传播，继续出射与透明物体350相交于点P₂，由于该点在透明物体350内部，可以假设它的局部光强为零，同时，产生了反射光线R2和折射光线T2，在反射光线R2方向，可以继续递归跟踪下去计算它的光强，在这里就不再继续下去了。继续对折射光线T2进行跟踪，T2与不透明物体360交于点P₃，作P₃与光源L的阴影测试线S3，没有物体遮挡，那么计算该处的局部光强，由于不透明物体360是非透明的，那么，可以继续跟踪反射光线R3方向的光强，结合局部光强来得到P₃处的光强。反射光线R3的跟踪与前面的过程类似，算法可以递归的进行下去。重复上面的过程，直到光线满足跟踪终止条件。这样我们就可以得到像素点O₄的光强，也就是它相应的颜色值。

可以理解，上述图2所示的复杂场景仅仅是其中一种复杂场景，在其他的复杂场景下，模型中的光源的数量、透明物体的数量，不透明物体的数量、相机的位置、光源的位置、透明物体的位置以及不透明物体的位置均可以发生变化，此处不作具体限定。

光线追踪渲染的渲染质量可以取决于以下渲染指标、资源参数以及显示参数。其中，

渲染指标可以包括每像素采样数(Sample per pixel，Spp)、光线返弹次数(Bounce)、物体建模三角形面片数、顶点数和画面噪声等等。下面将以Spp以及Bounce为例进行详细的介绍。

SPP可以定义为每个像素采样得到的光线的数量。Spp的数量可以影响到渲染图像的画质的原因在于：如果Spp为1(即每像素只有一条光线经过)，那么，即使光线发生微小偏移，像素点的颜色也可能发生很大的变化。下文的例子中均假设光线最终会被反射到光源，但是，为了简便起见，下文中将不会再进行陈述。以图3所示为例，如果光线从像素点A经过，那么光线将会被投射到红色的不透明物体1上，此时，像素点A的颜色值是由不透明物体1上的投射点决定的，即，像素点A的颜色为红色的。如果光线从像素点B经过，那么光线将会被投射到绿色的不透明物体2上，此时，像素点B的颜色值是由不透明物体2上的投射点决定的，即，像素点B的颜色为绿色的。因此，尽管像素点A和像素点B是相邻像素，但是，像素点A和像素点B的颜色会相差甚远，从而产生锯齿效应。为了解决上述问题，以图4所示为例，如果Spp为n(即从视点向渲染图像上的同一像素点发射n条光线)，然后，这n条光线透过像素点各自投射在不透明物体1或不透明物体2的n个投射点上，从而可以根据n个投射点分别确定该像素点的n个颜色值，最后，对这n个颜色值求平均，从而得到该像素的最终颜色值。如果该像素最终颜色值符合画面参考帧(数学期望值)，则采样噪声越低。因此，Spp的数量越多，渲染图像的抗锯齿效果越好，噪声指标越低，渲染图像的质量也自然越好。另外，SPP的数量可以影响到画面的光线特效，例如透明体(玻璃球，水波纹)在光线照射下形成的焦散特效(Caustics)。当采样数量较少时，如图5A所示，从相机410的视点E发出第一条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₁，出射到透明物体440的一个点P₁，并被折射到光点H₁；从相机410的视点E发出第二条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₂，出射到透明物体440的一个点P₂，并被折射到光点H₂；从相机410的视点E发出第三条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₃，出射到透明物体440的一个点P₃，并被折射到光点H₃，光点H₁，光点H₂以及光点H₃只是孤立的光点，不能聚集成焦散光斑。当采样数量多了之后，如图5B所示，从相机410的视点E发出第一条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₁，出射到透明物体440的一个点P₁，并被折射到光点H₁；从相机410的视点E发出第二条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₂，出射到透明物体440的一个点P₂，并被折射到光点H₂；从相机410的视点E发出第三条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₃，出射到透明物体440的一个点P₃，并被折射到光点H₃；从相机410的视点E发出第四条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₄，出射到透明物体440的一个点P₄，并被折射到光点H₄；从相机410的视点E发出第五条光线，经过渲染图像420的一个像素点O₅，出射到透明物体440的一个点P₅，并被折射到光点H₅，其中，光点H₁和光点H₄组成了焦散光斑G1(估计值)，光点H₃和光点H₅组成了焦散光斑G2(估计值)。因此如果SPP值较低，则无法有效生成焦散的视觉特效，往往需要采用其他的渲染方式(非光线追踪方式)，追加此视觉效果。

光线返弹次数为在光线的跟踪终止前，对光线进行跟踪的最大反射次数和折射次数之和。光线返弹次数可以影响到渲染图像的图像质量的原因在于：因为在复杂场景中，光线会被多次反射和折射，理论上来说，光线被反射和折射的次数可以是无限次，但是，在实际的算法进行过程中，不可能对光线进行无穷的跟踪，因而需要给出一些跟踪的终止条件。在应用中，可以有以下的终止条件：光线在经过许多次反射和折射以后，就会产生衰减，光线对于视点的光强贡献很小；光线返弹次数即跟踪深度大于一定值。因此，光线返弹次数越多，可以被跟踪到的有效光线越多，多个透明物体之间的折射效果越好，越逼真，图像质量也就越好。

资源参数可以包括：处理器的个数、处理器的主频、内存大小以及网络带宽中的一种或者多种。当处理器的主频越高，渲染效率越高，图像的帧率越高；当内存的越大，渲染效率越高，图像的帧率越高；当网络带宽越大，传输渲染图像的效率越高，在用户设备上显示渲染图像的帧率越高。

显示参数可以包括：帧率等等，显示参数越高，用户体验越高。

一渲染任务，例如一个应用或者一部电影，包括了多帧渲染图像。一个渲染任务的渲染质量包括以下两方面中的至少一个：每一帧渲染图像的质量、渲染图像的效率(也即帧率)。

从上述记载可以看出，可以通过调整渲染指标、资源参数来调整渲染任务的渲染质量。

渲染指标越高，例如，Spp的数量越大，光线返弹次数越多，每一帧渲染图像的质量越高，则渲染质量越好。一般的，越高的渲染指标也导致光线追踪渲染要求的计算量就越大，相应地，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多。

显示参数越高，则渲染质量越高，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多。

资源参数越高，渲染图像的效率越高，图像帧率越高，渲染质量也越好。

因此，可以通过云渲染平台按需提供光线追踪渲染所需要的资源，从而按需提供适合用户需求的渲染质量。

参见图6，图6是本申请提供的一种云渲染系统的结构示意图。在本申请的具体实施方式中，云渲染系统可以用于实现光线跟踪渲染，包括：用户设备510、网络设备520以及云渲染平台530。

用户设备510可以是需要实时显示渲染图像的设备，例如，可以是用于飞行训练的虚拟现实设备(Virtual Reality，VR)、可以是用于3D游戏的电脑以及用于交互式建筑演示的智能手机等等，此处不作具体限定。

网络设备520用于在用户设备510通过任何通信机制/通信标准的通信网络与云渲染平台530之间传输数据。其中，通信网络可以是广域网、局域网、点对点连接等方式，或它们的任意组合。

云渲染平台530包括多个渲染节点，每个渲染节点自下而上包括渲染硬件、虚拟机、操作系统、渲染引擎以及渲染应用。其中，渲染硬件包括计算资源、存储资源以及网络资源。计算资源可以采用异构计算架构，例如，可以采用中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)+图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)架构，CPU+AI芯片，CPU+GPU+AI芯片架构等等，此处不作具体限定。存储资源可以包括内存等等。这里，计算资源可以被分成多个计算单位资源，存储资源可以被分成多个存储单位资源，网络资源可以被分成多个网络单位资源。因此，云渲染平台可以按照用户的资源需求以单位资源为基础进行自由组合，从而用户的需要提供资源。例如，计算资源可以被分成5u的计算单位资源，存储资源可以被分成10G的存储单位资源，则计算资源和存储资源的组合可以是，5u+10G，5u+20G，5u+30u，…，10u+10G，10u+20G，10u+30u，…。虚拟化服务是通过虚拟化技术将多个物理主机的资源构建为统一的资源池，并按照用户的需要灵活地隔离出相互独立的资源以运行用户的应用程序的服务。常见地，虚拟化服务可以包括虚拟机(Virtual Machine，VM)服务、裸金属服务器(Bare Metal Server，BMS)服务以及容器(Container)服务。其中，VM服务可以是通过虚拟化技术在多个物理主机上虚拟出虚拟机(Virtual Machine，VM)资源池以为用户按需提供VM进行使用的服务。BMS服务是在多个物理主机上虚拟出BMS资源池以为用户按需提供BMS进行使用的服务。容器服务是在多个物理主机上虚拟出容器资源池以为用户按需提供容器进行使用的服务。VM是模拟出来的一台虚拟的计算机，也即逻辑上的一台计算机。BMS是一种可弹性伸缩的高性能计算服务，计算性能与传统物理机无差别，具有安全物理隔离的特点。容器是一种内核虚拟化技术，可以提供轻量级的虚拟化，以达到隔离用户空间、进程和资源的目的。应理解，上述虚拟化服务中的VM服务、BMS服务以及容器服务仅仅是作为具体的事例，在实际应用中，虚拟化服务还可以其他轻量级或者重量级的虚拟化服务，此处不作具体限定。渲染引擎可以是光线跟踪渲染器，用于实现光线跟踪渲染算法，常用的光线跟踪渲染器可以包括Unity、V-ray、Unreal、RenderMan等等。渲染应用可以用于调用渲染引擎以完成渲染图像的渲染，常见的渲染应用可以包括：游戏应用、VR应用、电影特效以及动画等等。

下面的图7A至图7B、图8A至图8B、图9A至图9B分别以用户设备为智能终端、电脑以及VR设备的应用场景为例，详细介绍了用户如何通过按键实时对渲染图像的渲染质量进行调整进行了详细的介绍。

图7A至图7B以用户设备为智能终端为例，介绍了用户如何调整渲染指标，从而调整渲染图像的渲染质量。智能终端正在实时显示渲染图像。智能终端的侧面设置了增加按键以及减少按键两种按键，用户可以通过按压增加按键以及减少按键来提升渲染质量或者减少渲染质量。具体地，如图7A所示，当用户希望提高渲染质量时，可以按压智能终端侧面的增加按键，智能终端的增加按键被用户按压的次数越多，渲染质量提升得越高。如图7B所示，当用户希望降低渲染质量时，可以按压智能终端侧面的减少按键，智能终端的减少按键被用户按压的次数越多，渲染质量下降得越高。上述实施例中是增加按键以及减少按键对渲染质量进行调整，并且，增加按键以及减少按键是两个不同的物理按键，但是，在实际应用中，增加按键以及减少按键可以集成在同一个物理按键上，或者，增加按键以及减少按键可以是两个不同的虚拟按键，更甚至，可以不采用增加按键以及减少按键这种组件，而是采用进度条等等其他组件，此处不作具体限定。

图8A至图8B以用户设备为电脑为例，介绍了用户如何调整渲染指标，从而调整渲染质量。智能终端正在实时显示渲染图像。用户可以设置鼠标的左键为增加按键，鼠标的右键为减少按键。用户可以通过按压鼠标的左键以及鼠标的右键来提升渲染质量或者减少渲染质量。具体地，如图8A所示，当用户希望提高渲染质量时，可以按压鼠标的左键，终端设备的鼠标的左键被用户按压的次数越多，渲染质量提升得越高。如图8B所示，当用户希望降低渲染质量时，可以按压鼠标的右键，鼠标的右键被用户按压的次数越多，渲染质量下降得越高。上述实施例中是通过鼠标的左右键对渲染质量进行调整，在其他实施例中，也可以通过键盘的上下键对渲染质量进行调整，或者，可以通过鼠标的滑轮对渲染质量进行调整等等，此处不作具体限定。

图9A至图9B以用户设备为VR设备为例，介绍了用户如何调整渲染指标，从而调整渲染质量。VR设备的侧面设置了增加按键以及减少按键两种按键，用户可以通过按压增加按键以及减少按键来提升渲染质量或者减少渲染质量。具体地，如图9A所示，当用户希望提高渲染质量时，可以按压VR设备侧面的增加按键，VR设备的增加按键被用户按压的次数越多，渲染质量提升得越高。如图9B所示，当用户希望降低渲染质量时，可以按压VR设备侧面的减少按键，VR设备的减少按键被用户按压的次数越多，渲染质量下降得越高。上述实施例中是增加按键以及减少按键对渲染质量进行调整，并且，增加按键以及减少按键是两个不同的物理按键，但是，在实际应用中，增加按键以及减少按键可以集成在同一个物理按键上，此处不作具体限定。

应理解，上述智能终端、电脑以及VR设备的应用场景仅仅是具体的示例，在其他的实施例中，还可以采用其他的应用场景，此处不作具体限定。

用户通过按压用户设备上的按键实时对渲染质量进行调整主要包括以下过程：(一)用户通过按压用户设备上的按键从而得到调整指标和/或调整参数。(二)用户设备通过网络设备将调整指标和/或调整参数发送给云渲染平台。(三)云渲染平台根据调整指标和/或调整参数调整计算资源进行光线跟踪渲染，从而得到渲染图像。(四)云渲染平台将渲染图像通过网络设备发送给用户设备，并呈现给用户。

在步骤(一)中，用户通过按压用户设备上的按键从而得到调整指标和/或调整参数。其中，可以在用户设备中预先设置增加按键的按压次数与调整指标(SPP，光线返弹次数)和/或调整参数(主频以及内存)之间的映射关系，以及，减少按键的按压次数与调整指标(SPP，光线返弹次数)和/或调整参数(主频以及内存)之间的映射关系。

如图10A中的(a)所示，当用户按压增加按键的按压次数为1时，SPP的增加次数为4，当用户按压增加按键的按压次数为2时，SPP增加为8，当用户按压增加按键的按压次数为3时，SPP增加为12，当用户按压增加按键的按压次数为4时，SPP增加为16。如图10A中的(b)所示，当用户按压增加按键的按压次数为1时，光线返弹次数增加为1，当用户按压增加按键的按压次数为2时，光线返弹次数增加为2，当用户按压增加按键的按压次数为3时，光线返弹次数增加为3，当用户按压增加按键的按压次数为4时，光线返弹次数增加为4。如图10A中的(c)所示，当用户按压增加按键的按压次数为1时，处理器的主频增加为8u，当用户按压增加按键的按压次数为2时，处理器的主频增加为16u，当用户按压增加按键的按压次数为3时，处理器的主频增加为24u，当用户按压增加按键的按压次数为4时，处理器的主频增加为32u。如图10A中的(d)所示，当用户按压增加按键的按压次数为1时，存储器的内存增加为10兆(M)，当用户按压增加按键的按压次数为2时，存储器的内存增加为20M，当用户按压增加按键的按压次数为3时，存储器的内存增加为30M，当用户按压增加按键的按压次数为4时，存储器的内存增加为40M。

如图10B中的(a)所示，当用户按压减少按键的按压次数为1时，SPP减少为16，当用户按压减少按键的按压次数为2时，SPP减少为12，当用户按压减少按键的按压次数为3时，SPP减少为8，当用户按压减少按键的按压次数为4时，SPP减少为4。如图10B中的(b)所示，当用户按压减少按键的按压次数为1时，光线返弹次数的减少为4，当用户按压减少按键的按压次数为2时，光线返弹次数的减少为3，当用户按压减少按键的按压次数为3时，SPP减少为2，当用户按压减少按键的按压次数为4时，SPP减少为1。如图10B中的(c)所示，当用户按压减少按键的按压次数为1时，处理器的主频减少为32u，当用户按压减少按键的按压次数为2时，处理器的主频减少为24，当用户按压减少按键的按压次数为3时，处理器的主频减少为16，当用户按压减少按键的按压次数为4时，处理器的主频减少为8。如图10B中的(d)所示，当用户按压减少按键的按压次数为1时，存储器的内存减少为40M，当用户按压减少按键的按压次数为2时，存储器的内存减少为30M，当用户按压减少按键的按压次数为3时，存储器的内存减少为20M，当用户按压减少按键的按压次数为4时，存储器的内存减少为10M。

在上述例子中增加按键的按压次数、减少按键的按压次数、SPP的增加次数、光线返弹次数的增加次数、减少按键的按压次数、SPP的减少次数、光线返弹次数的减少次数仅仅是作为具体的事例，在实际应用中，还可以是其他的数值，此处不作具体限定。另外，上述例子中是以每按压一次增加按键，同时增加SPP的次数以及光线返弹次数为例进行说明的，实际应用中，也可以第一次按压增加按键时，先增加SPP的次数，第二次按压增加按键时，再次增加光线返弹次数，依次类推。

在步骤(三)中，云渲染平台根据调整指标调整计算资源进行光线跟踪渲染，从而得到渲染图像。下面将分别以调整指标为提高指标，需要增加计算资源进行光线跟踪渲染，以及，调整指标为降低指标，需要减少计算资源进行光线跟踪渲染分别进行详细的介绍。

对于调整指标为提高指标，需要增加计算资源进行光线跟踪渲染来说。在光线返弹次数不变，SPP增加的情况下，如图11A所示，在调整前，假设第一渲染指标为SPP为1(每像素透过的光线数量为1)，云渲染平台通过线程1对透过该像素A的光线1进行光线跟踪，其中，线程1所使用的计算资源为第一计算资源。当用户将第一渲染指标(SPP为1)调整为第二渲染指标(SPP为2)，即，调整指标为SPP增加1时，云渲染平台保持通过线程1对透过该像素A的光线1进行光线跟踪，并且，云渲染平台新创建线程2对新增加的透过该像素A的光线2进行光线跟踪，其中，线程2所使用的计算资源为新增的计算资源，第二计算资源等于第一计算资源与新增的计算资源之和。在SPP不变，光线返弹次数发生增加的情况下，如图11B所示，假设第一渲染指标为光线返弹次数为1，云渲染平台通过线程1对透过该像素A的光线1的第一次返弹进行光线跟踪，其中，线程1所使用的计算资源为第一计算资源。当用户将第一渲染指标(光线返弹次数1)调整为第二渲染指标(光线返弹次数为2)，即，调整指标为光线返弹次数增加1时，云渲染平台保持通过线程1对透过该像素A的光线1的第一次返弹进行光线跟踪，并且，云渲染平台新创建线程2对透过该像素A的光线1的第二次返弹进行光线跟踪，其中，线程2所使用的计算资源为新增的计算资源，第二计算资源等于第一计算资源与新增的计算资源之和。

对于调整指标为减少指标，需要减少计算资源进行光线跟踪渲染来说。在光线返弹次数不变，SPP减少的情况下，如图11C所示，在调整前，假设第一渲染指标为SPP为2(每像素透过的光线数量为2)，云渲染平台通过线程1对透过该像素A的光线1进行光线跟踪，通过线程2对透过该像素A的光线2进行光线跟踪，其中，线程1所使用的计算资源为第一计算资源，线程2所使用的计算资源为第一计算资源。当用户将第一渲染指标(SPP为2)调整为第二渲染指标(SPP为1)，即，调整指标为SPP减少1时，云渲染平台保持通过线程1对透过该像素A的光线1进行光线跟踪，并且，云渲染平台删除线程2对新增加的透过该像素A的光线2进行光线跟踪，其中，线程2所使用的计算资源为减少的计算资源，第二计算资源等于第一计算资源与减少的计算资源之差。在SPP不变，光线返弹次数发生减少的情况下，如图11D所示，假设第一渲染指标为光线返弹次数为2，云渲染平台通过线程1对透过该像素A的光线1的第一次返弹进行光线跟踪，通过线程2对透过该像素A的光线1的第二次返弹进行光线跟踪，其中，线程1所使用的计算资源为第一计算资源，线程2所使用的计算资源为第二计算资源。当用户将第一渲染指标(光线返弹次数2)调整为第二渲染指标(光线返弹次数为1)，即，调整指标为光线返弹次数减少1时，云渲染平台保持通过线程1对透过该像素A的光线1的第一次返弹进行光线跟踪，并且，云渲染平台删除线程2对透过该像素A的光线1的第二次返弹进行光线跟踪，其中，线程2所使用的计算资源为减少的计算资源，第二计算资源等于第一计算资源与减少的计算资源之差。

在上述例子中第一渲染指标的数量，第二渲染指标的数量，以及调整指标的数量仅仅是作为具体的事例，在实际应用中，还可以是其他的数值，此处不作具体限定。另外，在上述例子中均是以用户通过按键来触发的，但是，实际应用中，用户还可以是具有深厚技术基础的专业人员，可以直接调用应用程序接口(Application Programming Interface，API)来触发，此处不作具体限定。

下面将详细介绍通过云渲染系统实现用户对渲染质量进行调整的过程，参见图12，图12是本申请提出的一实施方式的渲染质量调整方法的流程交互图。本实施例中的渲染质量调整方法可以包括如下步骤：

S101：云渲染平台接收管理设备发送的渲染任务。相应地，管理设备接收云渲染平台发送的渲染任务。

在本申请的具体实施例中，管理设备可以是第三方设备。例如，用户设备可以是用户玩3D游戏的应用程序所在的设备，管理设备可以是提供3D游戏的应用程序的游戏开发商的设备。

S102：用户设备获取用户输入的渲染资源请求指令。

在本申请的具体实施例中，所述渲染资源请求指令包括渲染指标、资源参数以及显示参数中的一种或者多种。

在本申请的具体实施例中，所述渲染指标包括每像素采样数Spp、光线返弹次数、物体建模三角形面片数、顶点数和画面噪声中的一种或者多种。其中，SPP可以定义为每个像素采样得到的光线的数量。光线返弹次数为在光线的跟踪终止前，对光线进行跟踪的最大反射次数和折射次数之和。这里，渲染指标越高，例如，Spp的数量越大，光线返弹次数越多，则光线追踪渲染要求的计算量就越大，相应地，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多，渲染质量越好。

在本申请的具体实施例中，所述资源参数包括处理器的个数、处理器的主频、内存大小以及网络带宽中的一种或者多种。这里，资源参数越高，分配给渲染任务的资源越多，则渲染图像的帧率越高，用户的体验也会越好。

在本申请的具体实施例中，所述显示参数可以包括帧率等等，则渲染质量越高，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多。

S103：用户设备通过网络设备将所述渲染资源请求指令发送给云渲染平台。相应地，云渲染平台接收用户设备通过网络设备发送的所述渲染资源请求指令。

S104：云渲染平台根据渲染资源请求指令分配计算资源为所述渲染任务进行实时渲染，从而得到第一渲染图像。

S105：云渲染平台通过网络设备将所述第一渲染图像发送给用户设备。相应地，用户设备接收云渲染平台通过网络设备发送的第一渲染图像。

在本申请的具体实施例中，云渲染平台根据为所述渲染任务分配计算资源计算第一计价信息，其中，所述第一计价信息为渲染所述第一渲染图像的费用。

S106：用户设备获取用户输入的渲染资源调整指令。

在本申请的具体实施例中，所述渲染资源调整指令是提升渲染质量，或者，是降低渲染质量。

S107：用户设备通过网络设备将渲染资源调整指令发送给云渲染平台。

S108：所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源，并，使用所述调整后的为所述渲染任务分配的计算资源对所述渲染任务进行渲染，从而得到第二渲染图像。

在本申请的具体实施例中，在所述渲染资源调整指令用于提升所述渲染任务的渲染质量的情况下，所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源包括：增加为所述渲染任务分配的计算资源；或在所述渲染资源调整指令用于降低所述渲染任务的渲染质量的情况下，所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源包括：减少为所述渲染任务分配的计算资源。

S109：所述云渲染平台通过所述网络设备将所述第二渲染图像发送给所述用户设备。

在本申请的具体实施例中，云渲染平台根据调整后的为所述渲染任务分配的计算资源计算第二计价信息，其中，所述第二计价信息为渲染所述第二渲染图像的费用。

在上述例子中，应用程序的提供商可以先在云渲染平台提出渲染任务，然后，各个用户设备可以根据自己的需要自行对渲染质量进行调整，例如，3D游戏的应用程序提供商可以先提出渲染任务对3D游戏的游戏场景进行渲染，有些游戏玩家愿意付费提高游戏场景的渲染质量，则可以发送渲染资源调整指令要求云渲染平台提供更多的计算资源；有些游戏玩家对3D游戏的游戏场景的画质要求不高，则可以发送渲染资源调整指令要求云渲染平台减少提供的计算资源，减少花费。

为了简便起见，此处不对渲染质量调整方法展开介绍，具体请参见图1A-图1B，图2至图4，图5A-图5B，图6，图7A-图7B，图8A-图8B，图9A-图9B，图10A-图10B，图11A-图11B以及相关描述。

下面将详细介绍通过云渲染系统实现用户对渲染质量进行调整的过程，参见图13，图13是本申请提出的另一实施方式的渲染质量调整方法的流程交互图。本实施例中的渲染质量调整方法可以包括如下步骤：

S201：云渲染平台接收用户设备发送的渲染任务。相应地，云渲染平台接收用户设备发送的渲染任务。

在本申请的具体实施例中，渲染任务可以是同一个应用程序提出的多帧图像的渲染的任务，也可以是多个应用程序分别提出的多帧图像的渲染的任务，此处不做具体限定。举例来说，用户可能一直在玩A游戏，那么，渲染任务可以是A游戏的应用程序发起的渲染任务。用户也可能先玩A游戏，后面玩B游戏，那么，渲染任务可以是A游戏的应用程序以及B游戏的应用程序发起的渲染任务。

S202：用户设备获取用户输入的渲染资源请求指令。

在本申请的具体实施例中，所述渲染资源请求指令包括渲染指标、资源参数以及显示参数中的一种或者多种。

在本申请的具体实施例中，所述渲染指标包括每像素采样数Spp、光线返弹次数、物体建模三角形面片数、顶点数和画面噪声中的一种或者多种。其中，SPP可以定义为每个像素采样得到的光线的数量。光线返弹次数为在光线的跟踪终止前，对光线进行跟踪的最大反射次数和折射次数之和。这里，渲染指标越高，例如，Spp的数量越大，光线返弹次数越多，则光线追踪渲染要求的计算量就越大，相应地，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多，渲染质量越好。

在本申请的具体实施例中，所述资源参数包括处理器的个数、处理器的主频、内存大小以及网络带宽中的一种或者多种。这里，资源参数越高，分配给渲染任务的资源越多，则渲染图像的帧率越高，用户的体验也会越好。

在本申请的具体实施例中，所述显示参数可以包括帧率等等，则渲染质量越高，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多。

S203：用户设备通过网络设备将所述渲染资源请求指令发送给云渲染平台。相应地，云渲染平台接收用户设备通过网络设备发送的所述渲染资源请求指令。

S204：云渲染平台根据渲染资源请求指令分配计算资源为所述渲染任务进行实时渲染，从而得到第一渲染图像。

S205：云渲染平台通过网络设备将所述第一渲染图像发送给用户设备。相应地，用户设备接收云渲染平台通过网络设备发送的第一渲染图像。

在本申请的具体实施例中，云渲染平台根据为所述渲染任务分配计算资源计算第一计价信息，其中，所述第一计价信息为渲染所述第一渲染图像的费用。

S206：用户设备获取用户输入的渲染资源调整指令。

在本申请的具体实施例中，所述渲染资源调整指令是提升渲染质量，或者，是降低渲染质量。

S207：用户设备通过网络设备将渲染资源调整指令发送给云渲染平台。

S208：所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源，并，使用所述调整后的为所述渲染任务分配的计算资源对所述渲染任务进行渲染，从而得到第二渲染图像。

在本申请的具体实施例中，在所述渲染资源调整指令用于提升所述渲染任务的渲染质量的情况下，所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源包括：增加为所述渲染任务分配的计算资源；或在所述渲染资源调整指令用于降低所述渲染任务的渲染质量的情况下，所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源包括：减少为所述渲染任务分配的计算资源。

S209：所述云渲染平台通过所述网络设备将所述第二渲染图像发送给所述用户设备。

在本申请的具体实施例中，云渲染平台根据调整后的为所述渲染任务分配的计算资源计算第二计价信息，其中，所述第二计价信息为渲染所述第二渲染图像的费用。

为了简便起见，此处不对渲染质量调整方法展开介绍，具体请参见图1A-图1B，图2至图4，图5A-图5B，图6，图7A-图7B，图8A-图8B，图9A-图9B，图10A-图10B，图11A-图11B以及相关描述。

下面将详细介绍通过云渲染系统实现用户对渲染质量进行调整的过程，参见图14，图14是本申请提出的又一实施方式的渲染质量调整方法的流程交互图。本实施例中的渲染质量调整方法可以包括如下步骤：

S301：云渲染平台接收第一用户设备发送的渲染任务。相应地，云渲染平台接收第一用户设备发送的渲染任务。

在本申请的具体实施例中，渲染任务可以是同一个应用程序提出的多帧图像的渲染的任务，也可以是多个应用程序分别提出的多帧图像的渲染的任务，此处不做具体限定。举例来说，用户可能一直在玩A游戏，那么，渲染任务可以是A游戏的应用程序发起的渲染任务。用户也可能先玩A游戏，后面玩B游戏，那么，渲染任务可以是A游戏的应用程序以及B游戏的应用程序发起的渲染任务。

S302：第一用户设备获取用户输入的渲染资源请求指令。

在本申请的具体实施例中，所述渲染资源请求指令包括渲染指标、资源参数以及显示参数中的一种或者多种。

在本申请的具体实施例中，所述渲染指标包括每像素采样数Spp、光线返弹次数、物体建模三角形面片数、顶点数和画面噪声中的一种或者多种。其中，SPP可以定义为每个像素采样得到的光线的数量。光线返弹次数为在光线的跟踪终止前，对光线进行跟踪的最大反射次数和折射次数之和。这里，渲染指标越高，例如，Spp的数量越大，光线返弹次数越多，则光线追踪渲染要求的计算量就越大，相应地，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多，渲染质量越好。

在本申请的具体实施例中，所述资源参数包括处理器的个数、处理器的主频、内存大小以及网络带宽中的一种或者多种。这里，资源参数越高，分配给渲染任务的资源越多，则渲染图像的帧率越高，用户的体验也会越好。

在本申请的具体实施例中，所述显示参数可以包括帧率等等，则渲染质量越高，需要的资源(计算资源、存储资源以及网络资源等等)也会越多。

S303：第一用户设备通过网络设备将所述渲染资源请求指令发送给云渲染平台。相应地，云渲染平台接收第一用户设备通过网络设备发送的所述渲染资源请求指令。

S304：云渲染平台根据渲染资源请求指令分配计算资源为所述渲染任务进行实时渲染，从而得到第一渲染图像。

S305：云渲染平台通过网络设备将所述第一渲染图像发送给第二用户设备。相应地，第二用户设备接收云渲染平台通过网络设备发送的第一渲染图像。

在本申请的具体实施例中，云渲染平台根据为所述渲染任务分配计算资源计算第一计价信息，其中，所述第一计价信息为渲染所述第一渲染图像的费用。

S306：第一用户设备获取用户输入的渲染资源调整指令。

在本申请的具体实施例中，所述渲染资源调整指令是提升渲染质量，或者，是降低渲染质量。

S307：第一用户设备通过网络设备将渲染资源调整指令发送给云渲染平台。

S308：所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源，并，使用所述调整后的为所述渲染任务分配的计算资源对所述渲染任务进行渲染，从而得到第二渲染图像。

在本申请的具体实施例中，在所述渲染资源调整指令用于提升所述渲染任务的渲染质量的情况下，所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源包括：增加为所述渲染任务分配的计算资源；或在所述渲染资源调整指令用于降低所述渲染任务的渲染质量的情况下，所述云渲染平台根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源包括：减少为所述渲染任务分配的计算资源。

S309：所述云渲染平台通过所述网络设备将所述第二渲染图像发送给所述第二用户设备。

在本申请的具体实施例中，云渲染平台根据调整后的为所述渲染任务分配的计算资源计算第二计价信息，其中，所述第二计价信息为渲染所述第二渲染图像的费用。

为了简便起见，此处不对渲染质量调整方法展开介绍，具体请参见图1A-图1B，图2至图4，图5A-图5B，图6，图7A-图7B，图8A-图8B，图9A-图9B，图10A-图10B，图11A-图11B以及相关描述。

参见图15，图15是本申请提出的一实施方式的云渲染平台，包括：获取模块610、接收模块620以及渲染引擎630。

所述获取模块610用于获取渲染任务；

所述接收模块620用于接收用户设备发送的渲染资源请求指令；

所述渲染引擎630用于根据所述渲染资源请求指令为所述渲染任务分配计算资源以进行渲染，从而得到第一渲染图像；

所述接收模块620用于接收所述用户设备发送的渲染资源调整指令；

所述渲染引擎630用于根据所述渲染资源调整指令调整为所述渲染任务分配的计算资源；

所述渲染引擎630用于使用所述调整后的为所述渲染任务分配的计算资源对所述渲染任务进行渲染，从而得到第二渲染图像。

为了简便起见，此处没有对云渲染平台进行详细的介绍，具体请参见图1A-图1B，图2至图4，图5A-图5B，图6，图7A-图7B，图8A-图8B，图9A-图9B，图10A-图10B，图11A-图11B以及相关描述。

本申请提出的一实施例的云渲染系统，包括用户设备、网络设备以及云渲染平台。其中，用户设备可以通过网络设备与云渲染平台进行通信。用户设备可以是VR设备、电脑以及智能手机等等。云渲染平台包括一个或者多个云渲染节点。

以用户设备为智能终端为例，图16是一种实现方式的智能终端的结构框图。如图16所示，智能终端可包括：基带芯片710、存储器715，包括一个或多个计算机可读存储介质、射频(RF)模块716、外围系统717。这些部件可在一个或多个通信总线714上通信。

外围系统717主要用于实现智能终端和用户/外部环境之间的交互功能，主要包括智能终端的输入输出装置。具体实现中，外围系统717可包括：触摸屏控制器718、按键控制器719、音频控制器720以及传感器管理模块721。其中，各个控制器可与各自对应的外围设备，例如触摸屏723、按键724、音频电路725以及传感器726，耦合。在一些实施例中，传感器726中的手势传感器可用于接收用户输入的手势控制操作。传感器726中的压力传感器可设置于触摸屏723的下方，可用于采集用户通过触摸屏723输入触控操作时作用于触摸屏723上的触控压力。需要说明的，外围系统717还可以包括其他I/O外设。

基带芯片710可集成包括：一个或多个处理器711、时钟模块712以及电源管理模块713。集成于基带芯片710中的时钟模块712主要用于为处理器711产生数据传输和时序控制所需要的时钟。集成于基带芯片710中的电源管理模块713主要用于为处理器711、射频模块716以及外围系统提供稳定的、高精确度的电压。

射频(RF)模块716用于接收和发送射频信号，主要集成了智能终端的接收器和发射器。射频(RF)模块716通过射频信号与通信网络和其他通信设备通信。具体实现中，射频(RF)模块716可包括但不限于：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC芯片、SIM卡和存储介质等。此外，射频模块716还可以包括WIFI，蓝牙等等短距离无线通信模块。在一些实施例中，可在单独的芯片上实现射频(RF)模块716。

存储器715可以包括是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)等，也可以是RAM，只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)或者硬盘(HardDisk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)。存储器815可以存储操作系统、通信程序、用户界面程序、浏览器、渲染应用。其中，渲染应用包括游戏应用以及其他渲染应用。

以用户设备为电脑为例，图17是一种实现方式的电脑的结构框图。如图17所示，电脑可包括：主机810、输出设备820以及输入设备830。

主机810可集成包括：一个或多个处理器、时钟模块以及电源管理模块。集成于主机810中的时钟模块主要用于为处理器产生数据传输和时序控制所需要的时钟。集成于主机810中的电源管理模块主要用于为处理器、输出设备820以及输入设备830提供稳定的、高精确度的电压。主机810还集成了存储器，用于存储各种软件程序和/或多组指令。具体实现中，存储器可包括高速随机存取的存储器，并且也可包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。存储器可以存储操作系统，例如ANDROID，IOS，WINDOWS，或者LINUX等嵌入式操作系统。存储器还可以存储通信程序，该通信程序可用于与一个或多个输入设备或者输出设备进行通信。存储器还可以存储用户界面程序，该用户界面程序可以通过图形化的操作界面将浏览器的内容形象逼真的显示出来，并通过菜单、对话框以及按键等输入控件接收用户对浏览器的控制操作。存储器还可以存储操作系统、通信程序、用户界面程序、浏览器以及渲染应用等等。其中，渲染应用包括游戏应用以及其他渲染应用。

输出设备820主要包括显示器，显示器可包括阴极射线管显示器(Cathode RayTube，CRT)，等离子显示器(Plasma Display Panel，PDP)，液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，LCD)等等。以显示器为LCD为例，液晶显示包括液晶面板以及背光模组，其中，液晶显示面板包括偏振膜、玻璃基板、黑色矩阵、彩色滤光片、保护膜、普通电极、校准层、液晶层(液晶、间隔、密封剂)、电容、显示电极、棱镜层、散光层。背光模组包括：照明光源、反射板、导光板、扩散片、增亮膜(棱镜片)及框架等等。

输入设备830可以包括键盘和鼠标。键盘和鼠标是最常用也是最主要的输入设备，通过键盘可以将英文字母、数字、标点符号等输入到计算机中，从而向计算机发出命令、输入数据等，通过鼠标可以快速地进行纵横坐标定位，从而简化操作。其中，键盘可以包括机械键盘、塑料薄膜式键盘(Mechanical)、导电橡胶式键盘(Membrane)，无接点静电电容键盘(Capacitives)等等，鼠标可以包括滚球鼠标、光电鼠标以及无线鼠标等等。

图18是一种实现方式的云渲染平台的结构框图。云渲染平台可以包括一个或者多个云渲染节点。云渲染节点包括：处理系统910、第一存储器920、智能网卡930以及总线940。

处理器系统910可以是采用异构结构，即，包括一个或者多个通用处理器，以及，一个或者多个特殊处理器，例如，GPU或者AI芯片等等，其中，通用处理器可以是能够处理电子指令的任何类型的设备，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、微控制器、主处理器、控制器以及专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)等等。通用处理器执行各种类型的数字存储指令，例如存储在第一存储器920中的软件或者固件程序。在一具体的实施例中，通用处理器可以是x86处理器等等。通用处理器通过物理接口将命令发送给第一存储器920，以完成存储相关的任务，例如，通用处理器可以提供的命令包括读取命令、写入命令、复制命令以及擦除命令等等。所述命令可以指定与第一存储器920的特定页和块有关的操作。特殊处理器用于完成图像渲染的复杂运算等等。

第一存储器920可以包括是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)等，也可以是RAM，只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)或者硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)。第一存储器920存储了实现渲染引擎以及渲染应用的程序代码。

智能网卡930，还被称为网络接口控制器、网络接口卡或者局域网(Local AreaNetwork，LAN)适配器。每块智能网卡930都有一个唯一的MAC地址，是智能网卡930厂家在生产时烧入只读存储芯片中的。智能网卡930包括处理器931、第二存储器932以及收发器933。处理器931与通用处理器相类似，但是，处理器931的性能要求可以低于通用处理器的性能要求。在一具体的实施例中，处理器931可以是ARM处理器等等。第二存储器932也可以是快闪存储器、HDD或者SDD，第二存储器932的存储容量可以小于第一存储器920的存储容量。收发器933可以用于接收和发送报文，并将接收到的报文上传给处理器931进行处理。智能网卡930还可以包括多个端口，端口可以是粗缆接口、细缆接口和双绞线接口三种接口类型中的任意一种或者多种。

为了简便起见，此处没有对云渲染系统进行详细的介绍，具体请参见图1A-图1B，图2至图4，图5A-图5B，图6，图7A-图7B，图8A-图8B，图9A-图9B，图10A-图10B，图11A-图11B以及相关描述。并且，用户设备可以执行图12以及图13所示的渲染质量调整方法中的用户设备执行的步骤，云渲染平台可以执行图12以及图13所示的渲染质量调整方法中的云渲染平台执行的步骤。此外，图15中的获取模块610以及接收模块620可以由本实施例中的智能网卡930来实现，图15中的渲染引擎630可以由本实施例中的处理器系统910执行第一存储器920中的程序代码来实现。

上述方案能够在用户设备发送渲染资源调整指令时，云渲染平台根据渲染资源调整指令实时调整计算资源进行计算，从而动态调整渲染质量，适应用户的不同需求。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、存储盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态存储盘Solid State Disk(SSD))等。