探索Oncyber:优化开放沉浸式空间体验

一般的动画系统使用 CPU,但这在处理数百万个 Avatar 的动画时会遇到瓶颈。我们切换到了基于 GPU 的动画系统,创建了一个将所有角色动画打包到浮点纹理中的系统。结果是,在高端 PC 机上,我们可以以 120 FPS(帧率)的速度同时呈现 1000 个 VRM 角色 ( 注:VRM 是一种基于 glTF 2.0 的 3D 头像文件格式 )。

探索Oncyber:优化开放沉浸式空间体验

Oncyber 在开放沉浸式网络的画面性能方面有所突破,让使其虚拟空间可以任何地方的人以设备上访问。

本周,Oncyber 接待了来自 100 多个国家 / 地区,超过 3500 名参与者同时在他们的虚拟空间中,这在几周前是不可想象的。以下为 Oncyber 的 @Samsyyyy 对近期优化的总结:

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我们的挑战:混合多人游戏、多样化的虚拟空间和高质量的视觉效果,同时快速渲染帧以实现流畅的交互(60 FPS 的屏幕,渲染时间 16 毫秒、120 FPS 的屏幕,渲染时间 8 毫秒),以下是我们的几个优化方向:动画、实例化、地图集、编辑器

Avatar 动画

一般的动画系统使用 CPU,但这在处理数百万个 Avatar 的动画时会遇到瓶颈。我们切换到了基于 GPU 的动画系统,创建了一个将所有角色动画打包到浮点纹理中的系统。结果是,在高端 PC 机上,我们可以以 120 FPS(帧率)的速度同时呈现 1000 个 VRM 角色 ( 注:VRM 是一种基于 glTF 2.0 的 3D 头像文件格式 )。

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Avatar 实例化

Avatar 实例化 时减少绘制调用(单个绘制操作的数量),对于提升性能至关重要。我们的解决方案:在单个绘制调用中渲染同一网络的多个副本(例如默认头像)。在一个同时有 200 个 Avatar 的虚拟空间中,我们设法削减了 85% 的绘制调用。

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Avatar 归并

Avatar 归并(Atlasing) 指将多个 Avatar 头像图片归并到一个纹理(贴图)中。我们的打包(atlas)系统动态地将 Avatar 头像图片渲染到更大的纹理(贴图)中。极大地减少了我们大多数 Avatar 头像的绘制调用。常规方法需要 400 次调用,Oncyber 只需要 13 次调用。

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用户名呈现和归并

我们使用相同的系统在每个 Avatar 的顶部显示用户名。这将绘制调用减少到仅 1,从而保持高效。

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综合所有这些优化,我们现在可以在高性能计算机上以大约 120 FPS 的速度显示 1000 个动态 VRM 角色、在中等性能计算机上显示 600 个动态 VRM 角色。此外,我们的 LOD 系统更适用于模型的远景呈现,进一步提高了性能。

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场景编辑器

对于场景编辑器,我们将很快推出一套易于使用的工具集,用于实时照明、光影、地形编辑、脚本等(带有 GPT 支持的命令)。目标是让任何人无需任何预学习的技能即可创建高质量、高性能的 3D 空间。

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Cyber No City

个人认为,Cyber No City 是有史以来第一个使用新 kitbash 系统的虚拟世界场景,在过去的 3 年里,我一直在通过它测试基于网络的图形显示上限!

该工具集很快就可以被我所有的用户使用(Jiometory 和我即将推出的 drop Fushi No Reality)。在这里,你可以访问 Cyber No City 的变体,其中包含我们为 NOT NYC 制作的特别画风的场景:https://oncyber.io/notnyc

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(声明:请读者严格遵守所在地法律法规,本文不代表任何投资建议)

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