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粒子系统里有各种发射器(emitter),发射器发射粒子(particle)。
粒子是拥有位置、速度、大小尺寸、颜色和生命周期的3D模型。
粒子的生命周期中,包含产生(Spawn)、与环境交互以及死亡。设计中很重要的一点是要控制场景中粒子的数量。
粒子发射器有三个作用:
粒子系统经常有不止一类发射器,比如火堆这个系统中有火焰、火星和烟雾三种发射器
关于粒子的产生,位置上可以分为单点产生、在区域上产生和在mesh上产生三类;
在模式上也可以分为连续产生和间歇性产生等
粒子的模拟:
1、常规的受力
2、粒子如何变动,一般使用显式欧拉法就行。受力状态决定加速度,决定速度的更新,速度决定位置的更新
3、模拟时,除了重力,还可以加上粒子的旋转、颜色的变化、大小的变化以及和环境的碰撞等
粒子的形状一般有三类:
1、Billboard Particle。这种粒子由一些面片构成,其形状其实只有一面,但它始终保持面向摄像头,所以看起来是一个3D的粒子。如果这个particle比较小就无所谓,但如果比较大的时候建议是其形状也会随时间而变化,不然比较假
2、Mesh Particle。要模拟散的碎的粒子时往往直接用3D mesh当做粒子,然后给它们设置各种不同类别的随机属性,从而艺术家也更容易实现想要的效果
3、Ribbon Particle。样条形粒子,其实粒子是样条上的控制点,然后通过连接获得完整的条状。往往使用在比如武器挥舞的残影之类的地方。在控制点连接过程中需要插值,不然每一个连接点间的形状是不连续的(看起来像一个个四边形拼在一起)。一般使用向心的catmull-rom插值(在粒子间加入额外的分割块且数量可自己选定,不过对CPU要求会变高)
常见的透明融合问题在粒子渲染处也需要解决,排序一定要从远到近。
粒子排序有两种方式,一种是全局法,完全按粒子个体来排序,很精准但消耗巨大;另一种是按层级,从简单到复杂的排序是依照粒子系统排序、依照emitter排序和在emitter之内排序。
具体来说,如果依照粒子排序,则按粒子离相机的距离排序;如果按系统或发射器排序,则按Bounding box排序。
另一方面,粒子渲染会带来巨大消耗的原因是“全分辨率粒子”。当我们渲染普通场景时,由于Z-buffer的帮助,其实只需要渲染接触到的场景的第一个物体(其他被遮挡不需要渲染),但粒子效果有时候(最差情况下)会在一瞬间产生叠满整个分辨率好多层的粒子,而且它们不存在完全遮挡关系,所以相当于一下子要进行超大量的渲染。
overdraw:同一个像素被绘制了多少次。
解决方案是:
降分辨率下采样进行粒子的渲染,此时与原场景无关,获得粒子的颜色和透明度alpha。然后再上采样融合到原场景中。
从上面的所述可以看到,粒子计算功耗很大,所以放到GPU中是一个解决方案,原因有三:
但有一个难点是粒子拥有生命周期,会不断产生消失,所以如何在GPU中实现粒子是一个难点。
解决方案:
Intial State
先建立一个粒子池,设计一个数据结构,设定系统包含的粒子总数量,每个粒子的位置、速度等。再有两个list,一个是Dead List,记录当前死亡的粒子,初始时包含所有粒子序号,还有一个是alive list,记录当前活着的粒子,初始时为空。
比如emitter发射了5个粒子,则从池子结尾取5个粒子(序号)放入alive list,同时把dead list的后5个序号清空。
Simulate
当时间跳转到下一次tick时,会新建一个alive list1,并依序检索alive list中的粒子,如果发现某个粒子死亡了,就会把这个粒子序号移到死亡列表中,并且在渲染时也跳过这个粒子,如果仍存活就照抄到alive list1中。
这个操作因为compute shader的发明变得容易,因为compute shader可以进行原子级操作。
同时,在更新完活着的粒子之后,还可以利用GPU进行frustum culling视角剔除(针对活着的粒子),并且计算它们的距离,写入距离buffer。
Sort, Render and Swap Alive Lists
接着,还需要进行排序、渲染和交换alive list:
1、排序。根据距离buffer对活着的剔除后的粒子排序
2、渲染。对排序后的粒子渲染
3、交换。交换alive list1和alive list,更新存活列表。
具体来说排序。GPU的排序类似归并算法,复杂度为nlogn。采取的方式是针对目标序列(排序后)的每一个位置设置一个线程,考虑它应该从两个列表中哪个取得。这样做会比每个源列表位置一个线程去考虑插入到哪里更简单,因为后者会让“写过程”跳来跳去不连续 。
同时利用深度缓冲还可以进行碰撞的检测,具体:
1、把粒子的当前位置投影到上一帧的屏幕空间纹理坐标(相当于投影到上一帧相机坐标系?)
2、读取上一帧的深度纹理图中的深度值
3、检查1和2中的深度值,判断是否碰撞了但又没完全穿过去(厚度值会被用到)
4、如果碰撞发生了,就计算碰撞表面法向和粒子反弹的方向
直接利用粒子来模拟物体,比如鸟群、大地图下行走的路人(因为很小),此时同样也有骨骼,但基本上每个顶点只受一个节点限制(简化版人体)。
在这种情况下,我们可以把原本一个例子的加速等行为换成更复杂的人体姿态动作,相当于每个particle设置了一个状态机。我们把这个particle的各种状态和对应的速度等属性的情况设置成一张纹理图。当particle的属性变化时就从纹理图中找到对应的状态不断切换。
Navigation Texture。在上述基础上,可以利用一个粒子一个人来模拟一个导航纹理图。具体来说,利用SDF来避免人走入建筑物内,然后依次也可以设定一个方向纹理图,当我们给一个粒子设定目的地和初始速度后,它会根据DT的场驱动着往目的地走。当然,过程中可以加一些随机性。
粒子系统在游戏中的应用早起是“预设型”,即在最初就设定好particle可能的行为,并用stack来表示和存储;后来又有“基于图“的设计,减少代码量增加灵活性;最好的是两者混合型,如下图:
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