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UE4/UE5 动画的原理和性能优化

动画在UE4/UE5项目中,往往不仅是GPU和渲染线程开销大户,也是游戏线程的开销大户。按照我的经验,大型游戏项目(尤其是手游)做到中后期,整个项目优化工作做的差不多的时候,你应该也会发现动画的开销会占到整个GameThread的二分之一到三分之二。动画到底是做了什么呢会产生这么多的开销?项目里关于动画的优化也是最容易扯皮的一件事,开发给美术说要砍资源,减少骨骼数,要减少蒙皮面数,否则游戏跑不动,而美术说骨骼数不够根本做不出好的效果,不能优化。但是为什么骨骼数,蒙皮面数会影响到动画的性能呢?难道除了砍资源之外,就没有别的优化手段了吗?为了回答这些问题,我觉得很有必要说一说动画在虚幻引擎内部的执行流程,最后也会说下我在虚幻引擎动画这块推荐的优化手段。

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SuperLine3D:从3D点到3D线

这个工作来自于浙江大学和DAMO academy。在点云配准领域,尽管已经有很多方法被提出来,但是无论是传统方法,还是近年来蓬勃发展的基于深度学习的三维点云配置方法,其实在真正应用到真实的LiDAR扫描点云帧时都会出现一些问题。造成这种困窘的一个主要的原因在于LiDAR扫描到的点云分布极不均匀。具体而言,相较于RGBD相机,LiDAR的有效扫描深度要大很多。随着深度的增大,其激光发射出去的扇面将会变得稀疏。因此,即使是扫描同一目标或场景的点云帧之间,其尺度并不一致。导致想要研究的关键点周围的邻域点分布也存在较大不同,难以通过这些3D点的特征描述关联起点云帧。这个问题一直以来都十分棘手。这个工作独辟蹊径,提出对于这种点云数据,不再通过3D点来构建关联以实现点云配准,而是研究点云数据中的高层次的几何原语。这种做法直观来说是有道理的,因为这些高层次的几何原语通常会有较大的支撑点集,换句话说,其对于点云扫描和采样具有较大的鲁棒性,通常不会因为某个点没有被记录而影响相应几何原语的提取。同时,几何原语通常具有更具体的特征和几何结构,例如一条直线、一个平面等,其更容易构建不同帧间的关联,避免误匹配。但是,这种研究思路通常难度较大,原因在于缺乏足够的有标签的数据集。在这种情况下,这个工作显得极其重要,它不仅仅提供了一个数据集自动标注模型,同样也是少数真正开始探索几何原语用于点云配准任务的先河性的工作。

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