由浅到浅入门批量渲染(二)

本文探讨了动态合批在游戏开发中的应用,特别是针对大量运动物体的高效渲染策略。重点介绍了动态合批的工作原理、与静态合批的区别及其实现过程中的关键注意事项。
好久不见。
这是第33篇与游戏开发有关的文章。
上回简单总结了一下静态合批,这次我们继续说说动态合批。
| 动态合批 试想一个场景:一场激烈的战斗中,双方射出的箭矢飞行在空中,数量很多,材质也相同;但因为都在运动状态,所以无法进行静态合批;倘若一个一个的绘制这些箭矢,则会产生非常多次绘制命令的调用。
让人热血沸腾的一场激战
对于这些模型简单、材质相同、但处在运动状态下的物体,有没有适合的批处理策略呢?有吧,动态合批就是为了解决这样的问题。
动态合批没有像静态合批打包时的预处理阶段,它只会在程序运行时发生。动态合批会在每次绘制前,先将可以合批的对象“整理 ”在一起,然后将这些单位的网格信息进行“合并”,接着仅向GPU发送一次绘制命令,就可以完成它们整体的绘制。
动态合批比较简单,但有两点仍然需要注意:
1、合批并非是在绘制前“合并网格“ 动态合批不会在绘制前创建新的网格,它只是将可以参与合批单位的顶点属性,连续填充到一块顶点和索引缓冲区中,让GPU认为它们是一个整体。
在Unity中,引擎已自动为每种可以动态合批的渲染器分配了其类型公用的顶点和索引缓冲区,所以动态合批不会频繁的创建顶点和索引缓冲区。
MeshRenderer、SpriteRenderer动态合批时使用了公用的顶点、索引缓冲区
ParticleSystemRenderer动态合批时使用了与MeshRenderer不同的公用顶点、索引缓冲区
2、合批前会先处理每个顶点的顶点属性 在向顶点和索引缓冲区内填充数据前,引擎会处理被合批网格的每个顶点信息,将其空间变换到世界坐标系下。
这是因为这些对象可能都不属于相同的父节点,因此无法对其进行统一的空间转换(本地到世界),需要在送进渲染管线前将每个顶点的坐标转换为世界坐标系下的坐标(所以Unity中,合并后对象的顶点着色器内被传入的M矩阵,都是单位矩阵)。
Unity动态合批的条件 相对于上述看起来有点厉害但是本质上无用的知识而言,了解动态合批规则其实更为重要。比如:
  • 材质球相同;
  • Mesh顶点数量不能超过300以及顶点属性不能超过900;
  • 缩放不能为负值(x、y、z向量的乘积不能为负)等。
但我个人认为你不需要记住每一个条件,除了上述相对重要些的条件外,其余的可以通过FrameDebugger中提示的合批失败原因,来反向了解合批条件。
与静态合批的差别 动态合批与静态合批最大的差别在于: 1、动态合批不会创建常驻内存的“合并后网格”,也就是说它不会在运行时造成内存的显著增长,也不会影响打包时的包体大小;
2、动态合批在绘制前会先将顶点转换到世界坐标系下,然后再填充进顶点、索引缓冲区;静态合批后子网格不接受任何变换操作,仅手动合批后的Root节点可被操作,因此静态合批的顶点、索引缓冲区中的信息不会被修改(Root的变换信息则会通过Constant Buffer传入);
3、因为2的原因,动态合批的主要开销在于遍历顶点进行空间变换时的对CPU性能的开销;静态合批没有这个操作,所以也没有这个开销;
4、动态合批使用根据渲染器类型分配的公共缓冲区,而静态合批使用自己专用的缓冲区。
虽然在Unity中,存在多种可以被动态合批的渲染器类型,而且其合批规则可能也略有不同;但我个人认为其原理应该是相似的,因此这里就不针对每种渲染器做单独的测试和说明了,后面有必要、有机会、有缘分的话,再仔细了解吧,嘿嘿。
| 写在最后 不出意外的话,下次更新的内容应该是实例化渲染。
下回见。
我的公众号 偶尔学学Unity 会特别不定期更新与游戏开发可能有关的文章,欢迎关注,谢谢。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值