Q&A——UI输入(一)

UGUI与NGUI的优缺点 NGUI使用的是自己的渲染管线,UGUI使用了Unity3D的渲染管线,由于NGUI是早期的UI系统,目前社区支持较少,更新和维护没有UGUI快。 阅读详情

UI输入

Q1:在使用NGUI时,我们通常会将很多小图打成一个大的图集,以优化内存和Draw Call。而在UGUI时代,UI所使用的Image必须是Sprite;Unity提供了SpritePacker。 它的工作流程和UGUI Atlas Paker有较大的差别。在Unity Asset中,我们压根看不到图集的存在。 问题是:
1. SpritePacker大概的工作机制是什么样的?

2. 如果Sprite没有打包成AssetBundle,直接在GameObject上引用,那么在Build时Unity会将分散的Sprite拼接在一起么?如果没有拼接,那SpritePacker是不是只会优化Draw Call,内存占用上和不用SpritePacker的分离图效果一样?

3. 如果将Sprite打成AssetBundle,AssetBundle中的资源是分散的Sprite吗?如果不是,不同的AssetBundle中引用了两张Sprite,这两张Sprite恰好用SpritePacker拼在了一起,是不是就会存在两份拼接的Sprite集?

4. 如果想使用NGUI Atlas Packer的工作流程,改如何去实现?

  1. 简单来说,UGUI和 NGUI 类似,但是更加自动化。只需要通过设定 Packing Tag 即可指定哪些 Sprite 放在同一个 Atlas 下。

  2. 可以通过 Edit -> Project Settings -> Editor -> Sprite Packer 的 Mode 来设置是否起效,何时起效(一种是进入 Play Mode 就生效,一种是 Build 时才生效)。所以只要不选 Disabled,Build 时就会把分散的 Sprite 拼起来。

  3. 可以认为 Sprite 就是一个壳子,实际上本身不包含纹理资源,所以打包的时候会把Atlas 打进去。如果不用依赖打包,那么分开打两个 Sprite 就意味各自的AssetBundle 里都会有一个 Atlas。

  4. 可以通过第三方工具(如 Texture Packer)制作 Atlas,导出 Sprite 信息(如,第 N 个 Sprite 的 Offset 和 Width,Height 等),然后在 Unity 中通过脚本将该 Atlas 转成一个 Multiple Mode 的 Sprite 纹理(即一张纹理上包含了多个 Sprite),同时禁用 Unity 的 Sprite Packer 即可。

两种做法各有利弊,建议分析一下两种做法对于自身项目的合适程度来进行选择。


UI输入

Q2:我们在编译安卓版本时,在某些设备上(Sony L36h,小米4)调试时,发现有一个时间消耗项叫Graphics.PresentAndSync,该函数对性能的消耗会特别夸张(渲染20毫秒,这个能达到50毫秒)。查了相关文档,发现该函数好像和安卓设备的垂直同步有关,但是大部分安卓设备的垂直同步是不可以关闭的。请问有什么好的办法解决吗?

A:概括来说,该值很高表示 GPU 负担很重,可以从降面,或者简化shader入手。

Graphics.PresentAndSync 是指主线程进行Present时的等待时间和等待垂直同步的时间。该参数在Profiler中CPU占用通常较高,且仅在发布版本中可以看到。究其原因,其实是CPU和GPU之间的垂直同步(VSync)导致的,主要是与项目是否开启多线程渲染有关。当项目开启多线程渲染时,你看到的则是Gfx.WaitForPresent;当项目未开启多线程渲染时,看到的则是Graphics.PresentAndSync。

其中的原理,可以参照我们之前对其函数的详细解释:扒一扒Profiler中这几个“占坑鬼”。


UI输入

Q3:我们使用UGUI,Sprite一般都选择默认的格式了,Compressed,但是在iOS设备下就会糊,用TrueColor就很大,请问一般该如何处理呢?

A:这确实是没办法的,如果选 Compressed (默认会选择 PVRTC 格式)比较糊,那么可以尝试 RGB16,如果还是觉得糊,只能尝试 RGB32。

一般来说,渐变色在压缩时会明显失真,可以尝试避免,这其实是内存和效果的权衡,并没有最优的方案。

UI输入

Q4:UWA性能检测报告中的Shared UI Mesh表示什么呢?

UWA Tech Doc

Shared UI Mesh是在Unity 5.2 版本后UGUI系统维护的UI Mesh。在以前的版本中,UGUI会为每一个Canvas维护一个Mesh(名为BatchedMesh,其中再按材质分为不同的SubMesh)。而在Unity 5.2版本后,UGUI底层引入了多线程机制,而其Mesh的维护也发生了改变,目前Shared UI Mesh作为静态全局变量,由底层直接维护,其大小与当前场景中所有激活的UI元素所生成的网格数相关。

一般来说当界面上UI元素较多,或者文字较多时该值都会较高,在使用UI/Effect/shadow和UI/Effect/Outline时需要注意该值,因为这两个Effect会明显增加文字所带来的网格数。

UI输入

Q5:能否对提升NGUI的渲染效率提供一些思路?

开发团队可以从以下几点入手:
1、通常一个Panel会产生1个或多个Draw Call,以一个Panel为单位,Draw Call 的数量通常由当前 Panel 中使用的Atlas、Font的数量所决定。

2、要降低UI渲染时的 Draw Call数量则需要对 Atlas 的制作进行合理的规划,即在保证使用较少的 Atlas 的同时,还需要保证 Atlas之间不会存在交叉遮挡。

3、要注意UI Texture的使用,每个UITexture自身会占用一个Draw Call,同时如果其Depth值穿插在了其他来自相同Atlas的UISprite中,还会导致Draw Call的打断,造成不必要的额外Draw Call。

4、另外还可以借助Panel Tool和Draw Call Tool来对UI部分的Draw Call进行分析,前者可以显示每个UIPanel包含了多少个Draw Call,而后者可以显示每个Draw Call由哪些UIWidget组成。

UI输入

Q6:我用的是UGUI Canvas,Unity 5.3.4版本,请问如何查看每次Rebuild Batch影响的顶点数, Memory Profiler是个办法但是不好定位。

由于Unity引擎在5.2后开始使用Shared UI Mesh来存储UI Mesh,所以确实很难查看每次Rebuild的UI顶点数。但是,研发团队可以尝试通过Frame Debugger工具对UI界面进行进一步的查看。

UI输入

Q7:在UI界面中,用Canvas还是用RectTransform做根节点更好?哪种方法效率更高?

Canvas划分是个很大的话题。简单来说,因为一个Canvas下的所有UI元素都是合在一个Mesh中的,过大的Mesh在更新时开销很大,所以一般建议每个较复杂的UI界面,都自成一个Canvas(可以是子Canvas),在UI界面很复杂时,甚至要划分更多的子Canvas。同时还要注意动态元素和静态元素的分离,因为动态元素会导致Canvas的mesh的更新。最后,Canvas又不能细分的太多,因为会导致Draw Call的上升。我们后续将对UI模块做具体的讲解,尽请期待。

UI输入

Q8:UGUI的图集操作中我们有这么一个问题,加载完一张图集后,使用这个方式获取其中一张图的信息:assetBundle.Load (subFile, typeof (Sprite)) as Sprite; 这样会复制出一个新贴图(图集中的子图),不知道有什么办法可以不用复制新的子图,而是直接使用图集资源 。
UWA Tech Doc

经过测试,这确实是 Unity 在 4.x 版本中的一个缺陷,理论上这张“新贴图(图集中的子图)”是不需要的,并不应该加载。 因此,我们建议通过以下方法来绕过该问题:

在 assetBundle.Load (subFile, typeof (Sprite)) as Sprite; 之后,调用
Texture2D t = assetBundle.Load (subFile, typeof (Texture2D)) as Texture2D;
Resources.UnloadAsset(t);
从而卸载这部分多余的内存。


UI输入

Q9:UGUI里的这个选项 ,应该是ETC2拆分Alpha通道的意思,但是在使用中并没起作用?请问有没有什么拆分的标准和特别要求呢?
UWA Tech Doc

据我们所知,目前 alpha split 的功能只对 Unity 2D 的 Sprite(SpriteRenderer)有完整的支持,而UI的支持仍在进行中。因此暂时我们不建议大家在 UGUI中尝试该功能。

UI输入

Q10:动静分离或者多Canvas带来性能提升的理论基础是什么呢?如果静态部分不变动,整个Canvas就不刷新了?

在UGUI中,网格的更新或重建(为了尽可能合并UI部分的DrawCall)是以Canvas为单位的,且只在其中的UI元素发生变动(位置、颜色等)时才会进行。因此,将动态UI元素与静态UI元素分离后,可以将动态UI元素的变化所引起的网格更新或重建所涉及到的范围变小,从而降低一定的开销。而静态UI元素所在的Canvas则不会出现网格更新和重建的开销。




【滤波器】4. 反相输入有源低通滤波器 文章目录【 1. 一阶 】【 2. 二阶 】 【 1. 一阶 】 积分运算电路具有低通特性,但是当频率趋于零时电压放大倍数的数值趋于无穷大,其幅频特性如下图b中虚线所示 由前面的分析可知,通带放大倍数决定于由电阻组成的负反馈网络,故在积分运算电路中电容上并联一个电阻,可得到上图a所示的反相输入一阶低通滤波电路. 电路的 传递函数 Au(s)=−R2//1sCR1=−R2R1⋅11+sR2CA_u(s)=-\frac{R_2//\frac{1}{sC}}{R_1}=-\frac{R_2}{R_1 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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