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About

关于

你好,我是 Noviorlu喵 👋
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多伦多大学计算机工程,热爱计算机图形学、渲染和 AI/ML。

方向
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🎨 计算机图形学 & 渲染 — 核心方向。构建过基于物理的渲染器,实现过 Disney BSDF、体积渲染、可微渲染、Nanite 风格网格处理。在知乎写系列技术笔记(1100+ 关注者)。

🤖 AI & 机器学习 — 目前在探索生成模型、强化学习(PPO、GRPO)、Transformer,以及 AI 与图形学的交叉领域(NeRF、3DGS、可微渲染)。

🎮 游戏开发 — 从 Unity 小游戏到 FPGA 嵌入式街机游戏。

技术写作
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知乎系列技术笔记:

  • 图形学渲染系列 — Whitted-style RT → Microfacet BSDF → Path Tracing + MIS → Disney BSDF → Volumetric Rendering → Differentiable Rendering → BSSRDF → Nanite
  • AI 笔记系列 — RL 基础、Transformer、隐变量模型、自动微分、贝叶斯方法

联系
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技能树

图形学 & 渲染

  • Vulkan / OpenGL
  • 路径追踪 & PBR
  • 3DGS / NeRF
  • Mesh LOD

AI & ML

  • Neural Rendering
  • RL / Transformer
  • AIGC 玩家

系统编程

  • C/C++
  • OS 内核
  • 体系结构

游戏 & 交互

  • Unity / WebGL
  • 体素 & 仿真

工具 & 基建

  • CI/CD
  • 分布式系统
  • Java / Git

编年史

  1. 2019

    入坑图形学

    第一次写光线追踪,看到像素一个个亮起来的时候,决定了方向。从 OpenGL 三角形开始,一路折腾到 PBR。

  2. 2021

    渲染狂热期

    写了离线渲染器、实时渲染器、体素引擎……能用光栅化解决的问题绝不用别的。坚信手写 Shader 才是正道。

  3. 2022

    工业级渲染

    第一次接触生产级渲染管线。才发现学校写的 toy renderer 和真正要跑在几亿设备上的东西,完全不是一回事。

  4. 2023

    NeRF 冲击

    3DGS 论文出来的那天,意识到神经网络正在吃掉传统渲染的地盘。开始认真学 ML,从怀疑到「这东西真的能用」。

  5. 2024

    Neural Rendering

    读研方向选了可微渲染。两个世界开始融合——用梯度下降做渲染,用渲染知识设计网络。这才是我想做的事。

  6. 2025

    Rendering is Dead?

    AI 生成的画面已经能骗过大多数人的眼睛。传统渲染不会消失,但规则变了。与其对抗,不如站在交叉点上。

工作之外 · 战场日志

World of Warships

  • 2000+ 小时
  • 30+ 艘十级船
  • 全系全线
战列
  • 大和 54%
  • 蒙大拿 100%
  • 征服者 50%
  • 兴登堡
  • 俄亥俄
  • 佛蒙特
  • 无比
  • 丰后 81%
巡洋
  • 藏王 45%
  • 塞勒姆
  • 米诺陶 53%
  • 不来梅 59%
  • 彼得罗巴甫洛夫斯克 62%
  • 吉野 58%
驱逐
  • 岛风 68%
  • 玛索
  • 那不勒斯 47%
  • 刻耳柏洛斯 62%
  • 淀 50%
航母
  • 埃塞克斯 50%
  • 仁川 100%