酷客网Vulkan 什么是图像资源，Vulkan的资源简单来说就是一块保存了数据的内存区域的视图。Vulkan主要支持两种类型的资源：缓存和图像。图像是交换链实现的必要条件。
Vulkan的图像通常被表示为连续的纹理数据，包括1D/2D/3D的形式。这些图像主要被作为附件或者纹理使用。
- 附件（
attachment）：图像被关联到流水线上，作为帧缓存的颜色或者深度附件使用，这样我们可以将它作为一个辅助表面来实现多通道的处理。 - 纹理（
texture）：图像作为描述符接口使用，在着色器阶段（片元着色器）作为采样器的形式使用。
如果读者有OpenGL的开发经验，那么你可能会注意到Vulkan中的图像用法与OpenGL的用法是完全不同的。在Vulkan中，创建一幅图像需要设置一组按位定义的参数来设置图像的用途类型，例如作为颜色附件、作为深度/模板附件、作为采样器图像（在着色器中）、图像加载/存储，等等。另外，你还需要设置图像的重复贴图模式（线性或者优化形式）。此外也需要设置图像在内存中重复或者swizzle的布局方式。
Vulkan中的纹理的概念可以主要划分为图像、图像布局、图像视图。
- 图像（
image）：图像在Vulkan中用来表示纹理对象。它包括了一些元数据信息，可以用来计算内存分配的需求。内存需求信息对于内存分配的过程是非常有用的。一幅图像还包含了其他更多的信息，例如格式、大小，以及类型（稀疏映射、立方体映射，等等）。一幅图像可能包含一些子资源，例如基于mipmap层级或者纹理数组层级的多图像。每幅图像，或者图像子资源，都需要设置一个对应的图像布局。 - 图像布局（
image layout）：图像布局是一种存储图像纹理信息的特定实现方式，它可以将图像采用网格坐标的表示方式保存在内存当中。保存在内存中的图像内容与具体的实现平台相关。每幅图像都有特定的用途，例如，颜色附件、着色器中的采样器图像加载/存储，或者用于超大图像的稀疏纹理。对于这些特定的用途，实现平台需要提供对应的纹理布局，确保图像在内存中的排列方式总是符合最优化的性能要求。
每一种图像布局都是特殊的。每种布局都有自己独特的特性。例如，如果某幅图像的图像布局被设置为VK_IMAGE_LAYOUT_COLOR_ATTACHMENT_OPTIMAL，那么它可以作为颜色图像附件使用，并且性能也会得到优化。但是，它将无法用于传输。 -
图像视图（
image view）：图像本身不能直接被API或者流水线着色器调用并用于读取或者写入。相反，我们需要用到图像视图。它并不仅仅是图像对象的一个外部接口，而是提供了对应的元数据来记录一段连续的图像子资源。
图像创建过程概述
下面我们将提供一个按步骤执行的图像创建过程的快速教程。它可以帮助读者迅速对图像、图像视图，以及对应的内存分配过程有一个总体的认识。后续6.2节和6.3节将会分别讲解图像以及内存分配相关的知识，并且深入讲解相应的API函数。
下面我们将介绍如何使用Vulkan API一步一步地新建一幅图像资源。
1）首先，创建图像对象：
- 使用函数vkCreateImage()创建一个图像对象（VkImage）。这个函数需要接收一个VkImageCreateInfo结构体作为输入参数，用来设置一些重要的图像特性参数，以创建一个或者多个图像对象。在这里，图像对象还没有真正在设备端进行物理内存的分配，但是它已经具备了逻辑内存信息，可以在下一步当中用来分配内存。这些内存信息来自于VkImageCreateInfo对象，其中包括格式、大小、创建标识量等内容。
2）然后，分配图像内存：
- 获取内存需求：在分配图像所需的内存区块之前，我们需要计算自己需要分配的合理内存大小。这个过程可以通过API函数vkGetimageMemoryRequirements()实现。它会根据图像的属性自动计算出合适的尺寸参数。它需要用到VkCreateImageinfo对象，即前一个步骤执行得到的结果。
- 确定内存类型：下一步，我们从可用的内存类型当中选择正确的内存类型。这个内存类型需要尽量满足用户设置的所有属性要求。
- 分配设备内存：通过函数vkAllocateMemory()分配设备内存（VkDeviceMemory）。
- 绑定分配后的内存：将分配得到的设备内存（VkDeviceMemory）通过函数vkBindimageMemory()绑定给图像对象（VkImage）。
3）设置图像布局格式：
- 根据应用程序的需求设置正确的图像布局，这一步需要用到流水线图像内存的同步屏障功能，即函数vkCmdPipelineBarrier()。
4）创建图像视图：
- 图像只能通过图像视图来访问。通过vkCreateImageView()函数创建图像视图也是整个流程的最后一步。然后我们可以通过API函数或者流水线着色器来使用图像对象。
整个过程如图所示:
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