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若你让v=t.toVector4()
这里v[i].W()确实是1
所以这里应该用t.v[i].w()，这个才是该i点在view space下的z值。
具体这里为什么要有这样一个公式，你可以参考这个文章中的推导，这里空太小了我写不下：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/45757899This post has received 3 votes up and 1 vote down.其实在本次实验中对attribute的插值被简化了（老师在课上也提到了，透视投影会影响插值，但实验中不要求这么复杂了），应该使用view space的坐标进行插值。
所以view_pos本来的作用是参与所有attribute的插值的，现在只是在计算interpolated_shadingcoords时需要了。(2) rasterizer.cpp 中 v = t.toVector4()
助教，关于这一条，我测试了一下
auto v = t.toVector4()
v[i].w() 恒为1,并不是所需的 view space 的深度值
这里是不是得用t.v[i].w()才可?假想你下巴搭在木桌上看桌子，想象自己眼前有很多均等大小的像素格子，是下方（近处）的像素格子包含的桌面面积大还是上方（远处）像素格子包含的桌面面积大？
This post has received 1 vote down.感谢同学补充，不过你所说的恰巧是我一直纠结的点。
我个人认为老师在PPT和作业中提到的「super-sampling 处理 Anti-aliasing」不是MSAA，而是SSAA。
你的资料也显示了，MSAA有着与老师在PPT中提到的算法流程有着些许不同。
所以本次作业我按照老师PPT中的算法流程和作业中的要求实现的是SSAA，需要4xdepth buffer和4xcolor buffer，且每个像素做4次着色操作（getcolor()）。
如果要实现的是MSAA的话，我觉得那就得另开一贴再议了。
MSAA确实如同学所说，只需要做一次着色操作，但是我对您所说的不需要为子样本提供单独的颜色缓存和深度缓存这一点存疑，这与我之前的认知相悖。您可以继续展开说一下是如何实现不把背景色（比如说红色）引入两个三角形的相交边缘的吗？
This post has received 1 vote up.我这句话的意思是，因为在这次实验中只有两个三角形，且背景色为黑色(0 ,0, 0)，所以在对两个三角形边缘进行颜色混合时，混入首先渲染的三角形边缘的(0 ,0, 0)并不会对结果造成影响。可以试试如果背景色为红色(1, 0, 0)，边缘会不会混入背景的红色，来验证一下自己算法的正确性。
Supersampling Antialiasing本身就是要为每一个子样本维护一个 color buffer和 depth buffer，并且每个子采样点都会做深度测试。
具体可以参考文刀秋二前辈的知乎回答：
https://www.zhihu.com/search?type=content&q=SSAA以及闫老师在课程8的35:14处也说了这么一句话：
「大家已经做了这次作业，就应该已经知道，我们会维护每一个fragment或者说sample，对应的深度和颜色，最后再把它拼成一个图，就不会拼出三角形的黑边。」
This post has received 1 vote up.This post has received 1 vote down.没代码的话我还真不好猜😄
你可以试试分别把四个样本的sample_frame_buff当作最终值，用setcolor()赋给像素，看看单个样本是否出了问题👌This post has received 1 vote up.不知道你的outcolor是怎么写的。不过你既然也维护了一个四倍大小的sample_frame_buf和sample_depth_buf的话，我可以跟你说说我的思路，不保证对，但我最后的效果是没有问题的，然后你对照一下看看你的问题出在哪。
在方法内，我首先对四个sample分别进行采样，然后记录在sample_frame_buf和sample_depth_buf内。
如果有多于一个sample采集到有效样本的话（至少有一个sample在三角形内）
就更新这个像素的
frame_buf = (sample_frame_buf(index)+sample_frame_buf(index+1)+sample_frame_buf(index+2)+sample_frame_buf(index+3)) / 4This post has received 1 vote up.也就是说经过model&view transformation后的位于z负半轴三角形，在施加projection transformation后，其实是做了不符合预期的（视锥体外）变换，但恰好还落在[+-x,+-y]内，且虽然在相机“后面”，但由于没有对视锥体的近远平面进行裁切，仍然看得到三角形？
对比老师课上用的课件和课下放出的课件，我觉得老师会根据进度动态调整每节课的课件内容后再放出，如果提前放出容易造成混乱，例如「本节课要用到上节课的ppt」。
我一般是课下等课件pdf放出后，对照b站视频再次1.5倍速听课+在pdf上记笔记，也有新收获。This post has received 1 vote up.
