Galacean Runtime 项目中 ShaderLab 的 include 指令支持相对路径解析
在图形渲染开发中,Shader 代码的组织和管理是一个重要课题。Galacean Runtime 项目近期针对 ShaderLab 语法中的 #include
指令进行了重要增强,使其能够支持相对路径解析,这为开发者提供了更灵活的 Shader 代码组织方式。
技术背景
ShaderLab 是一种用于编写着色器的专用语言,在 Unity 等游戏引擎中广泛使用。其中的 #include
指令允许开发者将外部着色器代码文件包含到当前着色器中,实现代码复用和模块化管理。
传统实现中,#include
通常只支持绝对路径或预定义路径,这在一定程度上限制了代码的组织灵活性。特别是在大型项目中,当需要重构目录结构或共享代码片段时,这种限制会带来诸多不便。
实现方案
Galacean Runtime 通过以下技术方案实现了相对路径支持:
-
路径解析机制:系统现在能够正确解析以
./
或../
开头的相对路径,如#include "./shader/chunk.glsl"
。 -
路径属性扩展:在
ShaderPass
和ShaderChunk
类中新增了path
属性,用于存储和跟踪着色器文件的路径信息,为相对路径解析提供上下文。 -
路径规范化处理:系统会对所有路径进行规范化处理,确保不同操作系统下的路径分隔符一致性,并正确处理路径中的
.
和..
符号。
技术优势
这一改进带来了多项技术优势:
-
更好的代码组织:开发者可以按照功能或模块将着色器代码组织在不同的目录中,使用相对路径引用,提高代码可维护性。
-
便于代码共享:当需要将着色器代码共享给其他项目或团队成员时,相对路径使得代码迁移更加容易,减少路径调整的工作量。
-
增强的可读性:相对路径通常比绝对路径更短,使代码更清晰易读。
-
构建系统友好:与现代化构建工具和持续集成系统更好地集成,因为这些系统通常基于相对路径工作。
实现细节
在实际实现中,系统需要:
- 记录当前正在处理的着色器文件的路径作为基准路径
- 解析
#include
指令中的相对路径 - 将相对路径与基准路径结合,计算出绝对路径
- 验证文件存在性并进行错误处理
- 递归处理嵌套的
#include
指令
这种实现方式既保持了与现有代码的兼容性,又为开发者提供了更强大的代码组织能力。
总结
Galacean Runtime 对 ShaderLab 中 #include
指令的相对路径支持是一项重要的功能增强,它使着色器代码的组织和管理更加灵活高效。这一改进特别适合大型项目或需要频繁共享代码的开发场景,是图形渲染开发工作流程中的一个有价值的优化。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0302- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









