feat: optimize IBL and SH baking

[GuoLei1990]

概述

将 IBL（基于图像的光照）和 SH（球谐光照）烘焙算法全面对齐 Google Filament 的实现，修复多个影响画面质量的核心问题。

改动内容

IBL 预过滤卷积（把环境贴图按不同粗糙度模糊成多层 mip）

• GGX 分布函数精度优化：用 (a-1)(a+1) 替代 a²-1，减少浮点误差（数学上等价，但浮点计算更精确）
• 采样概率密度清理（PDF）：去掉之前的 + 0.0001 防除零 hack，改用 MIN_ROUGHNESS 从源头保证 D 值不会导致除零
• mip 层级采样修正：加入 K=4 重叠补偿（采样点之间有约 4 倍的立体角重叠，需要补偿 +1 级 mip 来消除采样噪点），之前缺少这个补偿导致反射模糊、太阳扩散。参考：Real-time Shading with Filtered Importance Sampling - Krivanek
• 最小粗糙度保护：增加 0.002025 下限（与 engine 渲染端的 MIN_ROUGHNESS 一致），防止极低粗糙度时除零
• 超亮像素压缩（compressHDR）：在卷积前压缩超亮像素（>1024），防止太阳等极端光源在加权平均时导致周围大面积异常偏亮。参考：Tone Mapping - Brian Karis (Epic Games)

GGX 重要性采样（决定往哪些方向采样环境贴图）

• 对齐 Filament 的 cosTheta 计算公式，减少浮点误差

SH 球谐光照（用 9 个系数近似表示低频环境光）

• 精确立体角计算：用 Filament 的精确公式（atan2 积分）替代之前的近似公式（4 / r³），SH 系数更准确
• 消除振铃伪影（deringing）：加入 sinc 窗函数，自动寻找最优平滑参数消除高对比 HDR 环境下的异常色斑。参考：Deringing Spherical Harmonics - Peter-Pike Sloan

解决的问题

问题	原因	修复
太阳区域在反射贴图中扩散过大	mip 层级缺少重叠补偿，采样了过于模糊的 mip 层	加入 K=4 重叠补偿
低粗糙度材质（金属、玻璃）反射模糊不清晰	同上	同上
超亮像素导致周围大面积异常偏亮	太阳等极端光源值过高，在卷积加权平均时拉高周围区域	compressHDR 在卷积前压缩超亮像素
暗部可能出现异常色斑	球谐函数只有 3 阶，截断高频信息导致振铃	窗函数自动消除振铃

价值

1. 反射质量大幅提升：镜面反射从模糊变为清晰锐利，金属、玻璃等材质表现力显著增强
2. 光照更真实：太阳高光形状准确，不再异常扩散，与物理渲染预期一致
3. 消除 HDR 伪影：超亮像素不再导致周围区域异常偏亮，暗部不再出现异常色斑
4. 与业界标准对齐：核心算法与 Google Filament 完全一致，烘焙质量对标业界顶级引擎

测试计划

• 用含强光源（太阳）的 HDR 环境烘焙 — 验证太阳区域紧凑，周围无异常偏亮
• 检查低粗糙度镜面反射 — 应清晰锐利
• 对比 SH 光照 — 高对比场景无异常色斑
• 验证完美镜面（roughness=0）路径正常工作

🤖 Generated with Claude Code

[hhhhkrx]

roughness == 0 这条路径也做了 compressHDR()，会把 mip0 从原始环境改成预压缩结果，而且如果运行时还有 tonemapping，会和这里叠加，建议只在 mipLevel > 0 的卷积路径做压缩。

[GuoLei1990]

roughness == 0 这条路径也做了 compressHDR()，会把 mip0 从原始环境改成预压缩结果，而且如果运行时还有 tonemapping，会和这里叠加，建议只在 mipLevel > 0 的卷积路径做压缩。

done

[zhuxudong]

rotateSHBand2() 我建议重写成和 Filament 更同构的形式，而不是继续保留现在这版“隐式矩阵约定”的实现。

当前写法里 M 实际上大概率是在按列向量语义使用，但 number[][] + mulMat3Vec3() 非常不直观，review 和后续维护都很容易把 row/column 约定搞反。

更稳的做法是直接按 Filament 构造 ROverK：project(M[0])、project(M[2])、project(n*(M[0]+M[1]))、project(n*(M[0]+M[2]))、project(n*(M[1]+M[2]))。这样可以直接对照上游实现，也更不容易引入转置错误。

建议同时补最小数值测试锁住 identity / 90° rotation / 随机正交矩阵 case。

[GuoLei1990]

rotateSHBand2() 我建议重写成和 Filament 更同构的形式，而不是继续保留现在这版“隐式矩阵约定”的实现。

当前写法里 M 实际上大概率是在按列向量语义使用，但 number[][] + mulMat3Vec3() 非常不直观，review 和后续维护都很容易把 row/column 约定搞反。

更稳的做法是直接按 Filament 构造 ROverK：project(M[0])、project(M[2])、project(n*(M[0]+M[1]))、project(n*(M[0]+M[2]))、project(n*(M[1]+M[2]))。这样可以直接对照上游实现，也更不容易引入转置错误。

建议同时补最小数值测试锁住 identity / 90° rotation / 随机正交矩阵 case。

done