Timeline动画「硬切」的问题

1)Timeline动画「硬切」的问题
2)移动平台纹理压缩格式选择ASTC,美术出图还需遵守POT吗
3)如何去掉DOTS Unity.Entities.Graphics创建的BatchRendererGroup的UI相机回调
4)Timeline播放动画会产生位移的问题


这是第409篇UWA技术知识分享的推送,精选了UWA社区的热门话题,涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点,助力大家更全面地掌握和学习。

Animation

Q:请教一个Timeline和Animator动画混用会出现动画【硬切】的问题:
角色使用Animator来播放一些基础动画,比如Idle,而攻击则使用Timeline,当触发攻击时,播放Timeline动画,角色从Idle动画会硬切成Attack动画,过渡比较生硬,如果在Timeline中加入Idle进行混合,那么Timeline的Idle和Animator的Idle也依然会出现硬切的问题,这个有什么好的解决办法吗?

另外有个疑问:为什么使用Timeline来做攻击?是因为可以在Timeline中编辑攻击动画和特效、音效等吗?

感觉Timeline和Animator之间好像没有融合,他们的融合是独立的:Animator播放Idle,Timeline播放Attack。

A1:鼠标点击这里,然后Inspector上有EaseIn参数,或者叫FadeIn\FadeOut,你看到几个时间调下,图形会变化:

感谢偶尔不帅@UWA问答社区提供了回答

回复:我以为是调下面的Blend Curves,感谢!

感谢森林里の树(皮皮猫)@UWA问答社区提供了回答


Asset

Q:移动平台纹理压缩格式选择ASTC,美术出图大小还有要求吗?

1. 美术出图还需要遵守POT(2的幂次方)吗?
2. 如果使用NPOT(非2的幂次方),性能方面有多大影响?

A:如果是作用于3D场景中物体的贴图而需要开启Mipmap的纹理,则仍需要满足POT。否则,ASTC+Mipmap+NPOT,仍然会导致纹理在真机上被解析为RGBA32未压缩格式;以ASTC4*4为例,变为RGBA32则内存占用变为四倍,且相应的包体大小、加载耗时、带宽开销等其他内存开销也都会显著上升。

感谢Faust@UWA问答社区提供了回答


Rendering

Q:我们项目使用了DOTS,引入了Unity.Entities.Graphics这个包,其中创建的一个BatchRendererGroup注册了相机裁剪的回调;现在有两个相机:场景+UI。这两个相机的裁剪都会触发裁剪回调;想去掉UI相机的裁剪回调,有什么处理方法吗?

针对以上问题,有经验的朋友欢迎转至社区交流:
UWA问答 | 游戏开发者互动问答社区 | 侑虎科技


Animation

Q:请教一个问题:有个Attack动画,它会在XZ轴方向上产生位移,我只想让它在原地播放Attack,已经在Inspect面板对动画禁用了XZ轴的位移,如下图:

以下视频是使用Animator播放Attack动画,可以看到它是在原地播放,是正常的, 我的RootMotion是关闭的。但使用Timeline播放这个Attack动画,它依然会产生XZ轴的位移。

大家有遇到类似问题吗,都是如何解决的呢?

A1:换Origin看看:

如果还是移位,在Maya里看看,尽量不要用Unity设置里的,可能不是控制不动,而是资源本身不对。

感谢偶尔不帅@UWA问答社区提供了回答

A2:我用了一个奇招解决了,在Unity中,对FBX动画文件里的Animation复制一份出来,此时就可以使用Unity的编辑器直接编辑动画了,找到它对Root节点的动画控制,删除掉,就正常了:

这样就不需要切换到3D Max软件里去修改动画,直接在Unity引擎里就可以把动画文件修复了。

感谢森林里の树(皮皮猫)@UWA问答社区提供了回答

封面图来源于网络


今天的分享就到这里。生有涯而知无涯,在漫漫的开发周期中,我们遇到的问题只是冰山一角,UWA社区愿伴你同行,一起探索分享。欢迎更多的开发者加入UWA社区。

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内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的PythonR代码示例,帮助读者理解应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式编程代码,建议读者具备一定的统计学编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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