Używanie marszowych kostek do generowania otworów w siatce w C# i Unity

Mastering Mesh Generation: Radzenie się dziur w jedności

Marching Cubes to potężny algorytm do tworzenia gładkich, opartych na wokselach terenach w jedności. Jednak generowanie otworów w siatce może być trudne, szczególnie podczas pracy ze zmodyfikowanymi implementacjami. Jeśli pewne warunki nie są odpowiednio obsługiwane, mogą pojawić się nieoczekiwane artefakty geometrii. 🕳️

W moim projekcie, na podstawie oryginalnego kodu Paula Bourke'a, napotkałem problem, w którym określone komórki nie potoczyły się prawidłowo, pozostawiając luki w siatce. Analizując zachowanie algorytmu, odkryłem, że odpowiedzialne było nieprawidłowe obsługa wartości komórek. Debugowanie wymagało głębokiego nurkowania w tym, jak wartości wpływają na triangulację.

Aby to rozwiązać, zaimplementowałem metodę sprawdzenia, czy blok w danej pozycji jest zerowy i zastosowałem teksturę debugowania, aby wizualnie identyfikować brakujące regiony siatki. To pozwoliło mi wskazać dotknięte obszary i udoskonalić proces triangulacji, aby zapewnić bezproblemowy teren. 🔍

Ten artykuł przechodzi przez wdrożenie, badając, dlaczego otwory tworzą się w marszowych kostkach i jak je naprawić. Niezależnie od tego, czy opracowujesz silnik Voxel, czy po prostu eksperymentujesz z terenem proceduralnym, opanowanie tej techniki ma kluczowe znaczenie dla gładkich, wysokiej jakości siatki!

Rozkaz	Przykład użycia
Mesh.RecalculateNormals()	Automatycznie ponownie oblicza normalne siatki, aby zapewnić prawidłowe oświetlenie i cieniowanie po zmodyfikowaniu pozycji wierzchołków.
List<Vector3>.ToArray()	Konwertuje dynamiczną listę pozycji wierzchołków w stałą tablicę, która jest wymagana do systemu siatki Unity.
MeshFilter.mesh	Przypisuje nowo wygenerowaną siatkę do gameObject, co pozwala jej renderować na scenie Unity.
densityGrid[x, y, z]	Dostęp do wartości gęstości przy określonej współrzędnej 3D, co określa, czy wierzchołek należy umieścić w siatce.
triangles.Add(index)	Dodaje indeks do listy trójkąta, określając, które wierzchołki tworzą twarz w końcowej siatce.
public void ProcessCube()	Funkcja niestandardowa odpowiedzialna za ocenę pojedynczej kostki w siatce wokseli i określenie jej geometrii.
Assert.IsTrue(condition)	Używany w testach jednostkowych w celu sprawdzenia, czy pewien warunek ma miejsce, zapewniając poprawność algorytmu.
gameObject.AddComponent<MeshRenderer>()	Podłącza komponent siatki do gameObject, umożliwiając wyświetlanie wygenerowanej siatki.
MarchingCubesMeshGenerator()	Instaluje klasę generatora siatki, przygotowując ją do zastosowania w generowaniu terenu proceduralnego.

Optymalizacja generowania siatki z marszowymi kostkami

Skrypty przedstawione powyżej mają na celu skuteczne generowanie i debugowanie terenu opartego na wokselach za pomocą w jedności. Podstawowy skrypt, „MarchingCubesMeshGenerator”, przetwarza siatkę 3D o wartościach gęstości, aby utworzyć gładką trójkątną powierzchnię. Ta metoda ma kluczowe znaczenie w generowaniu terenu proceduralnego, na przykład w grach w stylu Minecraft lub obrazowaniu medycznym. Ocena każdej kostki w siatce skrypt określa, jak interpolować pozycje wierzchołkowe na podstawie progów gęstości. Pozwala to na tworzenie powierzchni wyglądających na organicznie, a nie blokowe struktury wokseli. 🏔️

Drugi skrypt „Meshdebugger” koncentruje się na identyfikacji brakujących trójkątów lub luk w wygenerowanej siatce. Robi to, nakładając W obszarach problemowych pomaganie programistom w wykrywaniu błędów w procesie triangulacji. Jest to szczególnie przydatne, gdy otwory pojawiają się w siatce z powodu niepoprawnych obliczeń gęstości. Analogią w świecie rzeczywistym byłby rzeźbiarz pracujący z gliną-gdyby znajdą niechciane luki w ich rzeźbie, załatają je. Podobnie ten skrypt stanowi sposób „widzenia” tych luk w cyfrowym terenie.

Jedną z kluczowych cech tych skryptów jest ich modułowość. Logika generowania siatki jest ustrukturyzowana w sposób, który pozwala jej ponownie wykorzystać do różnych projektów wymagających rekonstrukcji powierzchni 3D. Implementacja obejmuje optymalizacje wydajności, takie jak korzystanie z list zamiast tablic do dynamicznego obsługi i wywoływania danych Aby zapewnić płynne efekty oświetlenia. Praktyki te zwiększają zarówno jakość wizualną, jak i wydajność obliczeniową. Bez tych optymalizacji generowanie terenu może być powolne, szczególnie podczas pracy z dużymi siatkami wokseli.

Wreszcie, testowanie jednostkowe odgrywa kluczową rolę w sprawdzaniu poprawności, że siatka jest prawidłowo generowana. Skrypt „MarchingCubEsts” sprawdza, czy wygenerowana siatka ma oczekiwaną liczbę wierzchołków i trójkątów. Ten krok jest podobny do wykonania kontroli jakości w procesie produkcyjnym - zanim samochód opuści fabrykę, przechodzi rygorystyczne testy, aby zapewnić poprawność wszystkich części. W ten sam sposób testy te pomagają programistom złapać błędy, zanim wpłyną na wydajność gry. 🛠️ Dzięki zintegrowaniu narzędzi do debugowania i testowania to podejście zapewnia, że ​​wytwarzanie siatki proceduralnej pozostaje zarówno dokładne, jak i wydajne.

using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class MarchingCubesMeshGenerator {
    private float isolevel = 1f;
    private List<Vector3> vertices = new List<Vector3>();
    private List<int> triangles = new List<int>();

    public Mesh GenerateMesh(float[,,] densityGrid, int sizeX, int sizeY, int sizeZ) {
        for (int x = 0; x < sizeX - 1; x++) {
            for (int y = 0; y < sizeY - 1; y++) {
                for (int z = 0; z < sizeZ - 1; z++) {
                    ProcessCube(x, y, z, densityGrid);
                }
            }
        }

        Mesh mesh = new Mesh();
        mesh.vertices = vertices.ToArray();
        mesh.triangles = triangles.ToArray();
        mesh.RecalculateNormals();
        return mesh;
    }

    private void ProcessCube(int x, int y, int z, float[,,] densityGrid) {
        // Implementation for processing each cube in the grid
    }
}

using UnityEngine;

public class MeshDebugger : MonoBehaviour {
    public Material debugMaterial;

    void Start() {
        MeshRenderer renderer = gameObject.AddComponent<MeshRenderer>();
        renderer.material = debugMaterial;

        MeshFilter filter = gameObject.AddComponent<MeshFilter>();
        filter.mesh = GenerateDebugMesh();
    }

    Mesh GenerateDebugMesh() {
        // Generates a simple debug mesh to overlay missing triangles
        return new Mesh();
    }
}

using NUnit.Framework;

public class MarchingCubesTests {
    [Test]
    public void TestMeshGeneration() {
        float[,,] testGrid = new float[16, 16, 16];
        MarchingCubesMeshGenerator generator = new MarchingCubesMeshGenerator();
        Mesh mesh = generator.GenerateMesh(testGrid, 16, 16, 16);

        Assert.IsNotNull(mesh, "Mesh should not be null");
        Assert.IsTrue(mesh.vertexCount > 0, "Mesh should have vertices");
    }
}

Zwiększenie generowania terenu proceduralnego za pomocą zaawansowanych technik

Podczas doskonale nadaje się do generowania gładkich powierzchni 3D z danych opartych na wokselach, optymalizacja ich pod kątem wydajności w czasie rzeczywistym pozostaje wyzwaniem. Jedno kluczowe ulepszenie obejmuje użycie , gdzie teren jest podzielony na mniejsze, możliwe do opanowania sekcje. Takie podejście zapewnia, że ​​tylko widoczne fragmenty są przetwarzane, co znacznie poprawiając wydajność renderowania. Na przykład w grach na otwartym świecie odległe fragmenty terenu są często uproszczone lub nie są renderowane, dopóki nie są potrzebne. 🌍

Innym kluczowym aspektem jest zastosowanie , który dynamicznie dostosowuje poziom szczegółowości na podstawie odległości widza. Obszary zbliżenia otrzymują triangulację o wysokiej rozdzielczości, podczas gdy odległe regiony wykorzystują mniej wielokątów. Ta technika jest szeroko stosowana w symulatorach lotów, w których krajobrazy muszą wyglądać szczegółowo z bliska, ale pozostają w sposób możliwy do zarządzania obliczeniami z daleka. Bez rozdzielczości adaptacyjnej niepotrzebne wierzchołki byłyby przetwarzane, zmniejszając ogólną wydajność.

Wreszcie, integracja obliczeń opartych na GPU za pomocą shaders lub cieniowarki może znacznie przyspieszyć wytwarzanie siatki. Zamiast polegać wyłącznie na procesorze, który może stać się wąskim gardłem, Compute Shaders umożliwia jednoczesne przetwarzanie wielu komórek siatki. Jest to szczególnie przydatne do generowania odkształcalnych terenów w czasie rzeczywistym, takich jak jaskinie, które dynamicznie tworzą się jako gracze wbijają się w ziemię. Wykorzystując moc GPU, gry takie jak No Man's Sky tworzą rozległe, generowane proceduralnie światy, które wydają się płynne i wciągające. 🚀

1. Do czego służy algorytm marszowych kostek?
2. Służy do generowania gładkich, wielokątnych powierzchni na podstawie danych opartych na woksele lub pola gęstości, powszechnie obserwowanym w generowaniu terenu i obrazowaniu medycznym.
3. Jak naprawić dziury pojawiające się w wygenerowanej siatce?
4. Otwory zwykle występują z powodu niepoprawnych obliczeń gęstości lub niewłaściwego użycia . Debugowanie za pomocą wizualnej nakładki pomaga zidentyfikować brakujące wielokąty.
5. Czy można zoptymalizować marszowe kostki do wydajności?
6. Tak! Używając W i przyspieszenie GPU za pośrednictwem Compute Shaders znacznie poprawia wydajność.
7. Dlaczego moja siatka pojawia się na lewej stronie?
8. Dzieje się tak, gdy kolejność uzwojenia wierzchołka jest nieprawidłowa. Cofanie kolejności indeksów w funkcja to naprawia.
9. Czy marszowe kostki to jedyny sposób generowania siatek proceduralnych?
10. Nie, alternatywy takie jak Algorytm zapewnia ostrzejsze krawędzie i lepsze zachowanie funkcji, dzięki czemu są przydatne dla terenu sześciennego.

Opanowanie jest niezbędny dla każdego, kto pracuje z generowaniem terenu opartego na woksele lub siatki proceduralnej. Rozwiązanie problemów, takich jak brakuje trójkątów, optymalizacja wydajności i stosowanie technik debugowania zapewnia wysokiej jakości, bezproblemowy teren. Podobnie jak w tworzeniu gier, gdzie małe szczegóły mają dużą różnicę, dopracowanie algorytmu prowadzi do lepszych wyników.

Niezależnie od tego, czy tworzysz grę w otwartym świecie, wizualizację 3D medyczną, czy symulację fizyki, zrozumienie, jak zarządzać wyzwaniami generowania siatki, podniesie Twoje projekty. Dzięki odpowiednim technikom i narzędziom Twój teren proceduralny może być zarówno wydajny, jak i oszałamiający wizualnie. Szczęśliwe kodowanie! 🎮