FlaxEngine中程序化生成模型的编辑器选择问题解析
2025-06-04 14:27:01作者:邵娇湘
问题背景
在FlaxEngine游戏引擎中,开发者可以通过程序化方式生成模型网格(Mesh),这一功能为动态内容创建提供了极大灵活性。然而,当在编辑器环境下使用程序化生成的模型时,存在一个影响工作流程的问题:编辑器中的模型选择区域不会随着程序化网格的更新而同步更新。
问题现象
具体表现为:当开发者在编辑器中对程序化生成的模型进行修改后,虽然视觉上的网格已经更新,但编辑器用于选择(raycast)的碰撞网格仍然保持修改前的状态。这意味着:
- 点击模型的新增部分无法选中对象
- 只有点击模型修改前的区域才能选中
- 需要重新加载项目才能使选择区域与视觉网格同步
技术原理分析
FlaxEngine编辑器在选择场景中的对象时,为了提高性能,会使用一个简化的碰撞网格来进行射线检测。这个网格通常由以下特点构成:
- 独立于渲染网格的简化表示
- 在模型导入或创建时生成
- 默认不会随着程序化修改自动更新
这种设计在静态模型场景下是合理的,但对于动态生成的程序化模型就产生了不一致的问题。
解决方案
FlaxEngine团队在1.10版本中修复了这个问题,主要改进包括:
- 当调用Mesh.UpdateMesh()更新程序化网格时,同步更新编辑器的选择碰撞网格
- 确保视觉表现和交互行为的一致性
- 无需开发者手动处理额外的更新逻辑
开发建议
对于使用程序化模型生成功能的开发者,建议:
- 确保使用1.10或更高版本的FlaxEngine
- 在编辑器脚本中处理模型更新时,注意选择区域的即时反馈
- 对于复杂的程序化模型,仍可考虑手动控制更新时机以优化性能
总结
这个修复显著提升了FlaxEngine编辑器对程序化生成模型的支持,使开发者在迭代动态生成的模型内容时能够获得更符合直觉的编辑体验。这也体现了现代游戏引擎对程序化内容创建工作流的重视程度正在不断提高。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660