Three.js 中TSL材质系统的UV节点扩展探讨
2025-04-29 16:21:30作者:龚格成
Three.js 的TSL(Three.js Shader Language)材质系统在最新版本中引入了基于节点的着色器编程方式,这为开发者提供了更强大的材质定制能力。然而,在实际使用中,开发者们发现缺少直接修改UV坐标的节点功能,这引发了关于如何优雅扩展材质系统的深入讨论。
UV修改的需求场景
在传统着色器编程中,开发者经常需要修改模型的UV坐标来实现各种效果,比如:
- 精灵图动画(Sprite Sheet Animation)
- 动态纹理位移
- 自定义UV映射算法
在旧版Three.js中,开发者可以通过直接替换着色器代码中的UV相关片段来实现这些效果。但随着TSL节点化材质系统的引入,这种直接修改底层代码的方式变得不再适用。
TSL中的UV处理方案
TSL系统提供了几种处理UV坐标的方式:
- 通过varying节点在顶点着色器阶段计算UV:
const customUV = rotate(uv(), time).mul(2).varying();
const sample = texture(map, customUV);
- 直接修改Texture对象的属性:
map.channel = ...;
map.offset = ...;
map.repeat = ...;
- 创建自定义函数处理UV:
function toSpriteSheetMaterial(material) {
const frame = time;
const ssUV = spritesheetUV(vec2(2, 2), uv(), frame);
material.colorNode = texture(material.map, ssUV);
return material;
}
材质扩展的哲学转变
TSL系统倡导的是一种"节点优先"的设计理念,这与传统的"全局替换"思路有本质区别:
- 显式优于隐式:要求开发者明确指定UV变换,而不是隐式替换全局UV
- 组合优于继承:通过组合节点来构建效果,而不是通过继承或修改现有材质
- 稳定性优先:避免全局修改可能带来的副作用,保证API稳定性
实际应用建议
对于需要在顶点着色器阶段修改UV的场景,建议:
- 使用
.varying()方法将计算提升到顶点着色器 - 保持UV计算的一致性,确保所有相关纹理使用相同的UV变换
对于需要扩展内置材质的情况,建议:
- 创建专门的节点来处理特定功能
- 通过替换材质的相关节点来实现扩展,而不是修改内部实现
- 考虑将常用功能封装为可重用节点库
总结
Three.js的TSL系统代表了着色器编程的未来方向,虽然需要开发者改变一些传统的工作方式,但提供了更强大、更稳定的材质定制能力。理解并适应这种"节点化思维",将帮助开发者更好地利用这套系统创建复杂而高效的着色器效果。
随着TSL系统的不断完善,相信会有更多便捷的节点类型和工具函数被加入,进一步简化开发者的工作流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218