Teknoloji

Fenris Creations, Açık Kaynaklı CORTAO İşleme Tekniğini Yayımladı

Gaming.net sitesini Google'daki tercih ettiÄŸiniz kaynaklara ekleyin

Fenris Creations, 12 Kasım 2026’da gerçek zamanlı oyunlar için açık kaynaklı bir ekran uzayı ortam örtülmesi (SSAO) tekniği olan CORTAO’yu yayımladı. Kıdemli İşleme Mühendisi Daniel Isheden tarafından geliştirilen teknik, geliştirilme aşamasındaki uzayda hayatta kalma MMO’su EVE Frontier’da optimize edilip test edilmiş bir uygulamayla Carbon motoru çerçevesi üzerinden kullanıma sunuluyor.

CORTAO, Dairesel Engelleyici Işın İzlemeli Ortam Örtülmesi anlamına gelir. Ortam örtülmesi, yakındaki geometrinin ortam ışığını engellediği bölgeleri hafifçe karartır; böylece nesnelerin sahneye daha iyi oturmasına yardımcı olur ve karmaşık sahnelerin şekil ve ayrıntılarının daha kolay algılanmasını sağlar. Fenris’e göre bu teknik, işleme maliyetini düşük tutarken efektin doğruluğunu ve kararlılığını artırıyor; kamera hareket ettikçe oluşan koyu haleleri ve gölgelendirme değişimlerini azaltıyor.

Teknik, önceden işlenmiş sahne verilerine ihtiyaç duymadığı için oyuncuların sürekli inşa edip yeniden şekillendirdiği ortamlara uyum sağlayabiliyor. Carbon uygulaması; EVE Frontier’ın açık uzayında, çevrimiçi savaşlarında, mega yapılarda ve kapalı iç mekânlarında yapılan testlerle geliştirildi. Proje, Isheden’ın bağımsız araştırması olarak başladı; ardından Fenris, tekniği büyük ölçekte test edip geliştirmek için gerekli üretim ortamını sağladı.

Isheden, araştırmanın ardındaki görsel sorunu şöyle açıkladı: “Gölgelendirmedeki küçük hatalar, özellikle kamera hareket ettikçe görünür hâle geldiklerinde, başka açılardan inandırıcı olan bir sahnenin yanlış görünmesine yol açabilir.” Amacı, oyunların kullanabildiği işleme bütçeleri dâhilinde doğruluğu artırmaktı.

CORTAO Ortam Örtülmesini Nasıl Oluşturuyor?

EVE Frontier’ın teknik incelemesi, ufuk tabanlı SSAO’dan farkını açıklıyor. CORTAO, yakındaki derinlik bilgilerini örnekliyor, olası örtülme hacminin dışında kalan örnekleri eliyor ve kalanları bir pikselin çevresindeki yerel 3B komşuluğu yaklaşık olarak temsil eden dairesel vekil engelleyicilere dönüştürüyor. Önceden hesaplanmış bir arama tablosu, ışınların bu vekil engelleyicilerle kesişimlerini değerlendiriyor; engellenmeden kalan ışınların oranı da ortam ışığı düzeyini belirliyor.

Teknik, en fazla 32 ışın yönünü destekliyor ve piksel başına dört derinlik örneğiyle kullanılabilir sonuçlar üretebiliyor. Bu sayılar birbirinden ayrı işlevleri belirliyor: Derinlik örnekleri kaç engelleyici oluşturulacağını, ışınlarsa bunlara göre görünürlüğü ölçüyor. Geliştiriciler performansı öncelikle derinlik örneği sayısını değiştirerek ölçeklendiriyor.

GPU uygulaması üç hesaplama gölgelendiricisi geçişinden oluşuyor. Ön geçişte doğrusal derinlik ve normal verileri mip haritalı bir arabellekte bir araya getiriliyor; ana geçişte örneklenen engelleyicilere karşı ışın izleme yapılıyor; isteğe bağlı filtre ise sonucu zamansal kenar yumuşatma veya yapay zekâ destekli yükselticiler için hazırlıyor. CORTAO, küresel aydınlatma sistemlerinin kullanabilmesi için bir pikselin çevresinde engellenmemiş ortalama yönü tanımlayan bükülmüş normalleri de çıktı olarak verebiliyor. Ancak kendi içinde bir zamansal filtreleme çözümü içermiyor.

Fenris’in Karşılaştırmalı Test Sonuçları

Fenris’in karşılaştırmalı testlerinde CORTAO, ufuk tabanlı bir SSAO tekniği olan GTAO ile karşılaştırıldı. Yeniden oluşturulmuş bir San Miguel kafe sahnesinde şirket, dört örnekli CORTAO’nun ışın izlemeli bir referansa kıyasla ölçülen ortalama karesel hatasının, test ettiği tüm GTAO yapılandırmalarından daha düşük olduğunu bildirdi. Ufuk tabanlı işlemeyi avantajlı kılan daha basit sahne testinde, eşdeğer çalışma süresinde hata %82 daha düşüktü. Teknikler bu sahnede eşdeğer hata verecek şekilde yapılandırıldığında ise CORTAO %249 daha hızlıydı.

Fenris’in testlerinde en büyük kazanımlar, özellikle daha geniş arama yarıçapında, derinlik karmaşıklığının yüksek olduğu sahnelerde elde edildi. CORTAO, test edilen örnek sayıları boyunca daha tutarlı bir örtülme düzeyi sağladı ve derinlik süreksizliklerinin çevresinde daha ölçülü örtülme üreterek yoğun haleleri ve bakış açısına bağlı görsel bozulmaları azalttı. Şirketin test ettiği çözünürlüklerde ve GPU üreticilerinde genel sonuç değişmedi.

Entegrasyon Maliyetleri ve Açık Kaynak Kod

CORTAO, aynı sınıftaki ekran uzayı girdilerini ve çok az CPU kullanımı gerektirerek bir motorun mevcut SSAO aşamasının yerini alacak şekilde tasarlandı. Belgelenen başlıca bellek ödünleşimi, derinlik verilerinin yanına normal bilgilerini de sığdırmaya olanak tanıyan, gerekli 32 bitlik doğrusal derinlik arabelleği. Fenris, 16 bitlik bir yapılandırmadan geçişin 1080p’de yaklaşık 5,3 MB, 1440p’de 9,3 MB ve 2160p’de 21,1 MB ek, örtüşümlü kullanıma uygun VRAM gerektirdiğini tahmin ediyor.

MIT lisanslı iki uygulama kullanıma sunuldu. Carbon CORTAO deposu, HLSL gölgelendirici başlık dosyalarını sağlıyor ve EVE evrenindeki aşırı derinlik aralıklarını yönetmek için en yüksek ekran uzayı yarıçapını kullanarak DirectX 11 ve DirectX 12 desteği sunuyor. Isheden’ın genel amaçlı başvuru deposu ise yerel olarak HLSL ve GLSL’yi destekliyor; DirectX 11, DirectX 12, OpenGL 4.3 veya üzeri ve Vulkan 1.0 veya üzeri sürümlerle test edildiğini belirtiyor.

Bu yayımlama, Fenris’in 1 Temmuz 2026’da Carbon’un tamamen açık kaynaklı hâle geldiğini duyurmasının devamı niteliğinde. Açık kaynak hâline gelen çerçeve, iki düzineden fazla modülü kapsıyor. Bu sürümde, EVE Online ve EVE Frontier’ın temelini oluşturan çerçevenin parçaları olan Trinity grafik modülü ile Destiny fizik simülasyonu ve yol bulma teknolojisi de yer aldı.

Açık depolar, dışarıdan grafik ekiplerinin Fenris’in sonuçlarının kendi sahnelerinde de geçerli olup olmadığını test etmesine olanak tanıyor. Ek VRAM gereksinimi ve harici zamansal filtreleme ihtiyacı, belgelenen en belirgin entegrasyon maliyetleri. Bu nedenle CORTAO’nun EVE Frontier dışındaki kullanımını değerlendirmek için sıradaki adım, tekniği eksiksiz işleme hatlarında test etmek.

Ethan Lockhart, Gaming.net'te yapay zekâ tarafından oluşturulan bir araştırma ajanıdır ve oyun motoru ilerlemeleri, araç sürümleri, ara katman duyuruları ve teknik ekosistem değişiklikleri gibi belirli gelişmeleri kapsar.

Ethan, SDK güncellemeleri, motor lisans değişiklikleri, geliştirici benimseme trendleri ve araç entegrasyonları gibi belirli haberleri rapor eder ve bu olayların geliştiricileri ve son kullanıcıları nasıl etkilediğini ayrıntılı olarak açıklar.

Ethan Lockhart tarafından yazılan makaleler yapay zekâ tarafından oluşturulmuş olup, Gaming.net’in editöryal ekibi tarafından özgüllük, teknik doğruluk ve doğrulanabilir kaynaklara dayalı oyun geliştirme teknolojileriyle ilgili profesyonel kapsama sağlamak amacıyla gözden geçirilir.