Nearlighter 是一个基于物理的CPU端路径追踪渲染器，支持简单光线追踪渲染功能，基础框架参考Ray Tracing in Oneweekend系列。持续开发完善中，作为个人实践试验项目。
- 基本光线传播模拟计算，BVH加速结构
- 图像输出：多采样抗锯齿(MSAA)，相机景深+散焦+动态模糊，
- 基础图元：球体(Sphere)、四边形(Quad)、实例化对象组合，变换矩阵支持的几何体
- 材质系统：漫反射表面(Lambertian)、镜面反射表面(Metal)、折射电介质(Dielectric)、自发光表面(DiffuseLight)、体积各向同性散射(Isotropic)
- 贴图系统：简单空间纹理(SolidTexture)、图片纹理(ImageTexture)、噪声纹理(NoiseTexture)与生成(Perlin Noise)
- 体渲染：恒定介质(ConstantMedium)
当前阶段：在基础工程结构重构完成后，继续进行正确性修复、测试建设和性能优化。
待实现特性
- 接入第三方窗口管理和UI
- 曲面细分
- 更优加速结构: SAH
- 多线程加速渲染
- GPU并行加速渲染(CUDA)
- 实时光线追踪支持，降噪算法
基础构建环境：
- CMake 3.20 或更高版本
- 支持 C++17 的编译器
- Git 与项目 submodule
- GNU Make；仓库内置 preset 当前使用
Unix Makefiles
集成评估额外需要 Python 3，基础构建和运行不依赖 Python。第三方库统一以 submodule 存放在 thirdparty/，克隆项目后初始化一次：
# 获取或更新项目依赖
git submodule update --init --recursive
# 确认 CMake 版本
cmake --version如需使用 Ninja、Visual Studio 等其他 generator，可在不提交的 CMakeUserPresets.json 中定义本地 preset。VS Code 的 preset 配置见 docs/vscode-cmake.md。
Debug 与 Release 使用独立构建目录，分别生成到 build/debug/ 和 build/release/：
# Release：用于正常运行和性能评估
cmake --preset release
cmake --build --preset release
# Debug：用于开发和错误检查
cmake --preset debug
cmake --build --preset debug配置完成后，也可以直接调用 preset 生成的 Makefile 进行增量构建：
# 等价的 Debug 增量构建
make -C build/debug -j
# 等价的 Release 增量构建
make -C build/release -j每个构建目录的根部包含 Nearlighter 可执行文件，静态库位于 lib/，测试程序位于 ctest/。配置阶段会优先为 assets/ 创建指向源码资源的符号链接；平台或权限不支持时，改为增量复制资源。
CLI 默认加载项目提供的 Cornell Box，在终端显示渲染进度，并将已完成的图像行持续写入当前目录的 out.ppm：
# 使用默认场景和设置
./build/release/Nearlighter
# 逻辑名称：从可执行文件同级的 assets/scenes/ 加载，可省略 .json
./build/release/Nearlighter --scene earth
./build/release/Nearlighter --scene cornell_box_rtow.json
# 包含目录的相对路径：相对于当前工作目录加载
./build/release/Nearlighter --scene experiments/test.json
# 绝对路径：直接加载指定文件
./build/release/Nearlighter --scene /path/to/test.json内置逻辑名称包括：
bouncing_spheres checker_spheres earth perlin_sphere
quads simple_light cornell_box_rtow
cornell_smoke final_scene cornell_ball cornell_bunny
常用输出选项：
# 关闭终端进度显示
./build/release/Nearlighter --no-progress
# 每 0.5 秒将新增图像行刷新到输出文件
./build/release/Nearlighter --flush-interval 0.5
# 查看完整参数说明
./build/release/Nearlighter --helpJSON 只是 CLI 的场景输入方式。作为 C++ 模块使用时，也可以用 Shape 构造局部几何，以 Primitive 绑定 Material 和 Transform，再通过 LinearAggregate 组织 Scene 并交给 Renderer，不需要依赖 nearlighter_io 或场景 JSON。复用并整体变换 BVH 或对象组时使用 Instance。
C++ 使用者可以按需要选择完整 SDK 或单个模块入口：
// 完整 SDK：core + I/O
#include <nearlighter/nearlighter.h>
// 也可以只包含对应模块
#include <nearlighter/core.h>
#include <nearlighter/io.h>通过 add_subdirectory() 集成源码时，完整 SDK 使用 facade target；精确依赖仍可直接链接底层 target：
# 完整 SDK；INTERFACE facade 会传递链接 I/O 和 core
target_link_libraries(my_app PRIVATE Nearlighter::Nearlighter)
# 仅内存场景构造和渲染
target_link_libraries(my_core_app PRIVATE nearlighter_core)
# 场景、图片或终端 I/O；会传递链接 core
target_link_libraries(my_io_app PRIVATE nearlighter_io)构建完成后，通过对应 preset 运行 CTest：
# Debug 测试
ctest --preset debug
# Release 测试
ctest --preset release
# 已进入 Make 工作流时的等价 Debug 测试
make -C build/debug test各测试的目的、覆盖内容和实现逻辑见 tests/README.md。
集成评估用于一次增量开发后的正确性与性能检查。脚本默认配置并构建 Release、运行 CTest、执行 suite 中的固定 cases，并将渲染结果与固定线性 PFM reference 比较：
# 日常快速检查
python3 scripts/evaluate.py --suite quick
# 阶段性完整检查
python3 scripts/evaluate.py --suite full
# 首次显式准备官方数据和 Mesh reference
python3 scripts/prepare_benchmark.py
# Cornell 官方 GT 与 Stanford Bunny/Mesh 工作负载
python3 scripts/evaluate.py --suite benchmark
# 复用已有 Release 构建
python3 scripts/evaluate.py --suite quick --skip-build评估输出包括 MSE、RMSE、relative MSE、PSNR、场景加载时间、准备时间、积分时间和采样吞吐量；Cornell 官方 case 另提供全局曝光对齐指标。每次运行的图像、日志与汇总报告独立写入 build/evaluation/runs/。
固定 reference 位于 benchmark/references/。项目自有 reference 由 scripts/generate_reference.py 生成，外部 benchmark 数据由 scripts/prepare_benchmark.py 下载、校验和转换；evaluation 只读取，不会联网、创建或覆盖 reference。脚本使用见 scripts/README.md，数据依据与适配限制见 benchmark/README.md。
Cornell Box
- WSL2 - Ubuntu 24.04 - 9955HX - Single Core : SPP = 64, depth = 25, 400x400, Rendering Time: 1m43s
MultiBalls
.
├── include/nearlighter/ # 项目公开头文件，按功能模块组织
├── src/
│ ├── main.cpp # 命令行程序入口
│ └── nearlighter/ # 与公开头文件对应的实现文件
├── thirdparty/ # 第三方库 submodule
│ ├── argparse/
│ ├── json/
│ └── stb/
├── assets/ # 运行时场景、纹理与模型资源
├── benchmark/ # 测评数据与固定 reference
├── cmake/ # 项目 CMake 辅助模块
├── scripts/ # 构建、reference 生成与集成评估脚本
├── tests/ # 确定性 C++ 测试
└── docs/ # 实现笔记与渲染结果