Crest海洋渲染系统中极端视角下瓦片过早剔除问题分析
2025-06-20 02:29:27作者:温艾琴Wonderful
问题背景
在Crest海洋渲染系统4.19版本中,当摄像机以极端角度和高速移动时,海洋表面瓦片(tile)会在屏幕边缘出现不正常的剔除现象。这种现象在模拟高速飞行载具(如喷气机)视角时尤为明显,导致海洋表面出现不连贯的视觉瑕疵。
问题现象
开发者在使用过程中发现,当同时满足以下条件时会出现问题:
- 摄像机移动速度设置过高(如100单位/秒)
- 水下渲染器的远平面乘数设置过小(如0.1)
- 摄像机近裁剪面设置过小(如0.1单位)
- 摄像机远裁剪面设置过大(如100000单位)
- 摄像机进行快速旋转和移动操作
在这些条件下,海洋表面的瓦片会在屏幕左右边缘被过早剔除,导致视觉上的不连贯。
技术分析
瓦片渲染机制
Crest海洋渲染系统使用分块(tile)技术来渲染大面积海洋表面。每个瓦片都是一个独立的渲染单元,系统会根据视锥体裁剪决定哪些瓦片需要渲染。
问题根源
经过分析,问题出在OceanChunkRenderer组件中的ExpandBoundsForDisplacements方法。该方法负责计算瓦片的包围盒(bounds),用于视锥体裁剪判断。在极端摄像机参数和快速移动情况下,当前的计算方式会导致:
- 包围盒扩展不足,无法完全覆盖瓦片在波浪位移后的实际范围
- 快速摄像机移动时,Unity的视锥体裁剪系统会错误地判断瓦片位于视锥体外
- 特别是当瓦片位于屏幕边缘时,这种错误判断更为明显
临时解决方案
开发者发现可以通过人为扩大包围盒尺寸来缓解问题:
bounds.size *= 2;
这种方法虽然简单,但可能会带来性能开销,因为更多实际上不可见的瓦片也会被渲染。
官方修复
Crest开发团队在4.20版本中修复了这个问题。虽然具体实现细节未公开,但可以推测修复可能涉及:
- 优化包围盒扩展算法,更准确地估计波浪位移后的瓦片范围
- 增加安全余量,确保在极端视角下也不会过早剔除
- 可能改进了与Unity视锥体裁剪系统的交互方式
开发建议
对于需要实现高速飞行模拟等极端视角场景的开发者,建议:
- 使用最新版本的Crest海洋渲染系统(4.20及以上)
- 合理设置摄像机参数,避免极端值组合
- 如果必须使用旧版本,可考虑采用临时解决方案,但要监控性能影响
- 测试各种视角和移动速度下的渲染效果,确保没有视觉瑕疵
这个问题展示了在实时渲染系统中,物理模拟(波浪位移)与空间剔除机制之间需要精细的平衡,特别是在极端使用场景下。Crest团队的快速响应也体现了该开源项目的活跃维护状态。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
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!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210