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Aznable

书接上文
我发现了一个油管的视频,很详细的讲解了角色物理动画的构成,主要讲的是如何正确设置物理资产(physics asset)。
系列视频的开篇有两张图我认为有对我这种刚开始接触的人有很大的帮助

图片1 图片2 图片2的粉红框内是不需要物理资产的方案,其他的都是需要的
设置物理资产是一个需要很仔细且繁琐的过程,类似设置骨骼,而且物理碰撞会更加占用资源,视频中也简单对比了 RBAN 和 Anim Dynamic的不同之处

在了解这些,以及玩了几天Blender后,我感觉目前自己做角色确实是很困难。因为没有DCC软件的基础,只是给裙子添加骨骼就花了不少时间。
个人精力有限,我希望尽早进入游戏开发阶段,角色只能暂时使用可以购买到的资产,并添加简单的物理。需要自己改mesh或者骨骼的都不考虑了,如果以后有预算或者时间了再定制角色。

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Aznable

有个需求,需要在Development配置中,覆盖默认的配置中的一个数组。经过测试后发现,数组类型的配置,是按照索引对默认配置进行覆盖的。

比如默认配置中中的一项 "Config": [1,2,3] 如果我希望把配置改为只有一个元素5,那么需要Development中的配置为 "Config": [null,null,5],而不是 "Config": [5]

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Aznable

想在UE5中实现角色身上裙摆的飘动,在没有相关知识的前提下,进行了很多搜索和实践,目前还没有实现理想中的效果,但是找到了一篇文章,列举了现在可以使用的各种方案。

接下来会对各种方案继续进行实验。

以下是文章内容转载

一、Apex实时布料

1、maya的PhysX插件制作导出apex布料的abc资产使用

视频介绍:BV1P7411D7LN(如果有时间的话可以重新录制一版)

优势: 对于布料权重绘制的控制比ue更精准。

缺点: 碰撞体只能在maya里面制作,进ue以后没办法二次修改。

2、UE的Clothing实时布料

 ①、单层模型直接绘制

针对此方式,免费教程可以说是遍地开花,随便一搜就一大堆。

由于UE的模型拆分机制就是通过材质球来划分的,所以制作布料的时候要注意如果是一整块布就必须要同一个uv、同一个材质球才可以噢

 ②、收边、双层甚至百褶布料制作,可延展做头发简单动态制作

给收边、双层布料制作一个单层简模,单独给一个任意材质。

收边、双层布料的模型也必须要符合UV、材质规则。

使用Clothing Lod的方式简模驱动收边、双层布料效果。

简模的布料绘制方式同上一条。

 ③、多层布料

如果一定要做层层分明的效果,那。。。

局限: 需要同一uv同一材质的状态下制作,开启自碰撞效果才会好噢(他得通过一个材质才知道那是他自己)

如果不非得追求层层分明,参考上一条制作方式。

 ④、包臀、旗袍等紧身裙子

秘技: 复制布料通道mask+绘制布料权重辅助制作,效果YYDS。

二、骨骼链制作

    不局限在裙子制作,可扩展至飘带、头发、耳坠、挂饰、胸、屁股等实时动态模拟效果。

1、UE第三方插件

①、KawaiiPhysics卡哇伊物理插件

视频介绍:BV1rV411j76F

建议使用Kawaii的PhysicsSettings变量直接控制调整动态效果

优点: 碰撞体控制简单明了,可以随意瞬移不会影响动态效果。

②、SPCR插件

下载地址: https://github.com/SPARK-inc/SPCRJointDynamicsUE4

一种把骨骼链连成面片做碰撞检测的方式,避免裙子与腿部碰撞时出现穿模的现象。

做长裙YYDS,当然也可制作非裙子物体的动态效果。

2、骨骼链绑定制作

下列几种方式都不适合做包围型裙子动态,前襟、后摆、侧包围型的还可以一做,更多的用于配饰等动态制作上。

①、AnimDynamics蓝图

官方视频讲的很详细咯,属于迭代掉了PhysicsAssets的方式的替代方法

优点: 可以在保持骨骼形态下进行物理模拟,控制简单,资源消耗相对低

②、PhysicsAssets物理制作

UE初期版本使用最多的一种方式,官方也有详细的解释,视频教程也是一搜一大把。

③、PoseDriver/Bone Driven Controller蓝图辅助物理

类似maya驱动关键帧,用于辅助物理模拟(当然它们有更好的用武之地)

④、Spring controller 蓝图

一般用来制作胸部、屁股、肚腩等动态效果。

三:高阶软件/插件

制作上类似MD,均为收费软件,可免费试用。

优点: 均是依据角色自身裸模进行实时碰撞解算,相较于UE的等比碰撞体精准度更高,效果更好。

缺点: 离线模拟表现都不错,实时模拟还需具体测试。均需使用自家服装制作软件制作服装。对第三方资产支持不足。

(咋说呢,咱还没有那个实力用过这俩,所以这一部分就看看得了哈)

1、Style3D

官网链接: https://www.linctex.com/

据说已有内测版本的对接ue的实时布料插件(具体的咱也不知道,当我放屁屁)

2、3D Draper 开发的triMirror对接UE插件

官网链接: https://www.trimirror.com/

已经可以搜到很多相关的使用视频了,效果感觉都还不错。

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Aznable

在搜素方便的并发测试http api时发现了LoadTestToolbox,实际用下来挺方便,功能比较简洁。 我的目标是复现一个api在生产环境下出现的异常,用swagger页面每次只能发送一个请求,不足以复现,使用ltt的drill功能,可以在一段时间持续发送大量的请求。

值得一提的是,windows的cmd,大部分时候并不好用,不如使用git bash这类仿Linux的命令行工具。比如我想在命令中写json对象,cmd对引号的处理很不友好,用git bash则没这个问题。

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Aznable

最近完成了steam上发行的准备工作,对steamworks的使用有了一些基本了解。

网络上相关攻略比较完整了,唯一卡住我的地方,就是填写税务信息时使用的地址,必须和身份证上对应。 填写时可以将身份证的地址翻译成英文填写,steam工作人员应该是将用户上传的身份证地址翻译后做确认的。

另外一个值得注意的点是,如果游戏中没有使用AI生成技术,但是商店的宣传图里使用了,还是需要在信息中勾选使用了AI。

除了熟悉流程,这次还有另一个目的,利用playtest功能,发布测试版本,方便其他人帮助测试。 虽然目前还没有实际用起来,但已经发现一个问题,就是发布比较慢,需要先上传,去steamworks进行一些操作设置,然后其他人才能下载。如果是边测试边修bug,这个流程就太慢了,还不如打包好直接发到群里让其他人下载。

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Aznable

使用Krita的一款插件,结合ComfyUI,可以实现在图像处理软件中使用AI的功能,用起来比WebUI和ComfyUI更方便,当然代价也是有的,可以调整的参数比较少。

我利用空余时间尝试了下,Live模式用LCM出图,可以快速迭代,非常快乐。特别是结合ControlNet Pose,可以在调整人物姿势的同时立刻看到结果的变化。

废土世界独自前行的少女

废土世界独自前行的少女

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Aznable

今天遇到一个问题。windows下用git拉了web项目后,运行出错,经过搜索找到了解决方案,记录下来。

问题背景

在Windows上新拉完代码,在执行pre-commit时,出现如下错误:

Delete eslint(prettier/prettier)

问题根源

罪魁祸首是git的一个配置属性:core.autocrlf

由于历史原因,windows下和linux下的文本文件的换行符不一致。

Windows在换行的时候,同时使用了回车符CR(carriage-return character)和换行符LF(linefeed character),而Mac和Linux系统,仅仅使用了换行符LF,老版本的Mac系统使用的是回车符CR

因此,文本文件在不同系统下创建和使用时就会出现不兼容的问题。

我的项目仓库中默认是Linux环境下提交的代码,文件默认是以LF结尾的(工程化需要,统一标准)。

当我用windows电脑git clone代码的时候,若我的autocrlf(在windows下安装git,该选项默认为true)为true,那么文件每行会被自动转成以CRLF结尾,若对文件不做任何修改,pre-commit执行eslint的时候就会提示你删除CR。

现在可以理解ctrl+s和yarn run lint --fix方案为何可以修复eslint错误了吧,因为Git自动将CRLF转换成了LF。

最佳实践

现在VScode,Notepad++编辑器都能够自动识别文件的换行符是LF还是CRLF。

如果你用的是windows,文件编码是UTF-8且包含中文,最好全局将autocrlf设置为false。

git config --global core.autocrlf false

注意:git全局配置之后,你需要重新拉取代码。

来源

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Aznable

第一篇,写点最近的经历吧。

临近双11,想买张显卡,用来玩玩最新的大作和运行AI。

考虑以下因素:

  1. 4090风波,导致显卡价格上涨,甚至包括AMD显卡在内也涨了。
  2. 性价比A卡优势
  3. 本人没用过A卡,听说A卡问题很多,想要折腾一番。

最终选了蓝宝石7900XTX超白金

入手后还在单独的硬盘里装了Ubuntu系统和ROCM,用来跑AI。

列几个实际跑图的测试数据

  • Ubuntu,ComfyUI,模型基于SD1.5512*512分辨率,约14.3it/s
  • Ubuntu,WebUI,模型基于SD1.5512*512分辨率,约18it/s