Galacean引擎中实例化渲染的边界框问题解析
在Galacean引擎开发过程中,使用实例化渲染技术时可能会遇到一个常见但容易被忽视的问题:当相机无法看到第一个实例化模型时,其他所有实例化模型也会消失。这种现象通常与模型的边界框(Bounding Box)设置有关。
问题现象分析
在开发过程中,开发者创建了一个包含100个实例化人物的场景。这些人物通过自定义着色器进行实例化渲染,每个实例的位置通过着色器中的gl_InstanceID计算得出。然而运行时发现,只有当相机能够看到左下角的第一个人物模型时,其他实例化人物才会正常显示;一旦第一个模型离开视口,所有人物都会消失。
根本原因
经过排查发现,问题的根源在于自定义网格(Mesh)没有正确设置边界框(Bounding Box)。Galacean引擎的视锥体裁切(Frustum Culling)系统依赖于模型的边界框信息来判断模型是否在相机视野内。当自定义网格没有提供边界框时,引擎无法正确判断模型的可见性,导致所有实例化模型都依赖于第一个实例的可见性状态。
解决方案
解决这个问题的关键在于为自定义网格添加适当的边界框信息。以下是具体实现步骤:
-
计算顶点数据的边界范围:首先需要分析顶点位置数据,找出X、Y、Z三个轴上的最小值和最大值。
-
创建边界框对象:使用Galacean引擎提供的
BoundingBox类,基于计算出的最小和最大值创建边界框。 -
将边界框赋给网格:通过网格的
bounds属性设置计算好的边界框。
// 计算边界框的最小和最大点
const min = new Vector3(/* 计算出的最小值 */);
const max = new Vector3(/* 计算出的最大值 */);
const bounds = new BoundingBox(min, max);
// 将边界框赋给网格
geometry.bounds = bounds;
技术要点
-
边界框的重要性:边界框不仅用于视锥体裁切,还影响场景的空间划分、碰撞检测等功能的正确性。
-
实例化渲染的特殊性:在实例化渲染中,虽然每个实例的位置可能不同,但它们的几何形状通常相同。因此可以使用一个统一的边界框来包含所有可能的实例位置。
-
性能考量:边界框应该尽可能紧密地包裹模型,过大或过小的边界框都会影响渲染性能。对于实例化渲染,可以考虑动态计算包含所有实例位置的边界框。
最佳实践
-
始终为自定义网格设置边界框:这是保证渲染正确性的基本要求。
-
考虑实例化范围:如果实例化模型的位置范围很大,应该相应扩大边界框,确保能包含所有可能的实例位置。
-
动态更新边界框:对于位置会变化的实例化模型,可以考虑每帧更新边界框。
-
调试工具使用:Galacean引擎通常提供可视化调试工具,可以开启边界框显示来验证设置是否正确。
总结
在Galacean引擎中使用实例化渲染时,正确设置边界框是保证渲染效果的关键步骤之一。这个问题看似简单,但很容易被忽视,特别是在自定义网格的情况下。理解引擎的视锥体裁切机制和边界框的作用,可以帮助开发者更好地优化渲染性能并避免类似的渲染问题。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C045
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0122
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00