UnityGrassRenderingIndirectExample:高效渲染大规模草地的开源利器
2024-09-23 04:25:50作者:庞眉杨Will
项目介绍
UnityGrassRenderingIndirectExample 是一个由个人开发者创建的开源项目,旨在学习如何使用计算着色器(Compute Shaders)和GPU API(如 Graphics.DrawMeshInstancedIndirect)在Unity中高效渲染大规模草地。该项目不仅展示了如何利用这些技术实现高效的草地渲染,还提供了丰富的功能,如实时草地绘制、多草种支持、Hi-Z剔除、CPU端剔除、交互式草地等。
项目技术分析
核心技术
- Graphics.DrawMeshInstancedIndirect:通过该API,项目能够绕过常规GPU实例化的限制,允许在一次调用中绘制大量草地网格,极大地提高了渲染效率。
- 计算着色器(Compute Shaders):用于处理草地的采样、剔除和交互逻辑,确保草地的渲染和交互效果能够在GPU上高效执行。
- Hi-Z剔除:通过Hi-Z剔除技术,项目能够有效地剔除被遮挡的草地实例,减少不必要的渲染开销。
- CPU端剔除:在GPU剔除之前,项目首先在CPU端进行初步剔除,进一步减少VRAM的使用,优化性能。
实现逻辑
- 地形分割:将地形分割成多个单元格,每个单元格独立处理。
- CPU端剔除:在GPU剔除之前,先在CPU端剔除不可见的单元格,减少VRAM的使用。
- 单元格草地采样:使用计算着色器对每个可见单元格的草地进行采样,并将结果存储在计算缓冲区中。
- Hi-Z剔除:对计算缓冲区中的草地数据进行Hi-Z剔除,进一步减少需要绘制的草地实例。
- 绘制草地:使用 DrawMeshInstancedIndirect 绘制最终可见的草地实例。
项目及技术应用场景
应用场景
- 游戏开发:适用于需要大规模草地渲染的游戏,如开放世界游戏、模拟游戏等。
- 虚拟现实(VR)/增强现实(AR):在VR/AR应用中,高效的草地渲染能够提升用户体验。
- 建筑可视化:在建筑可视化项目中,草地的真实感和渲染效率同样重要。
技术优势
- 高效渲染:通过 DrawMeshInstancedIndirect 和计算着色器,项目能够在一次调用中渲染大量草地,显著提高渲染效率。
- 多草种支持:项目支持在单个地形上渲染多种草地,增加了场景的多样性和真实感。
- 交互式草地:草地能够与场景中的物体进行交互,增强了场景的动态效果。
- Hi-Z剔除:通过Hi-Z剔除技术,项目能够有效地剔除被遮挡的草地实例,减少不必要的渲染开销。
项目特点
主要特点
- 实时草地绘制:支持在运行时对草地进行绘制,并保存绘制结果。
- 多草种支持:单个地形上可以支持多种草地类型。
- Hi-Z剔除:基于 ellioman/Indirect-Rendering-With-Compute-Shaders 实现的高效剔除技术。
- CPU端剔除:使用 CullingGroup API 进行CPU端剔除,减少VRAM的使用。
- 交互式草地:草地能够与场景中的物体进行交互,交互状态存储在渲染纹理中,由计算着色器处理。
- 草地方向对齐:草地的方向与地形表面法线对齐,增强了草地的真实感。
- 程序化生成:通过选择地形图层,程序化生成或排除草地。
草地着色器特点
- 基于UV1的调整:草地的运动和光照效果可以根据UV1的Y值进行调整。
- 自定义代码着色器/Shader Graph着色器:支持 DrawInstancedIndirect 的着色器实现。
- 距离缩放:草地在一定距离内生长,类似于《塞尔达传说:旷野之息》中的实现。
- 风效、高光、半透明和伪环境光遮蔽效果:增强了草地的视觉效果。
- 基于地形表面颜色的草地着色:草地的颜色可以根据地形表面颜色进行调整。
- 基于世界位置的颜色变化:草地的颜色可以根据世界位置进行随机变化。
- 随机高度/缩放变化:草地的高度和缩放可以随机变化,增加了草地的多样性。
总结
UnityGrassRenderingIndirectExample 是一个功能丰富且高效的草地渲染开源项目,适用于需要大规模草地渲染的游戏和应用场景。通过使用 Graphics.DrawMeshInstancedIndirect 和计算着色器,项目能够在一次调用中渲染大量草地,显著提高渲染效率。同时,项目还支持多草种、Hi-Z剔除、CPU端剔除、交互式草地等功能,增强了场景的真实感和动态效果。如果你正在寻找一个高效且功能丰富的草地渲染解决方案,UnityGrassRenderingIndirectExample 绝对值得一试!
登录后查看全文
热门项目推荐
- 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~059CommonUtilLibrary
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。07GOT-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!C0381- 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
1 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析2 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正3 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析4 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析5 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案6 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析7 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析8 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议9 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析10 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
52
461

deepin linux kernel
C
22
5

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
349
381

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
7
0

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
131
185

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
873
517

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
336
1.09 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
179
264

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
608
59

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4