第十五章： 程序化植被

发表于 分类于 ， ，

1. 本章核心目标

本章的核心任务是利用虚幻引擎的程序化内容生成框架（PCG），为游戏世界构建一个由多个生物群落（Pine Forest, Tropical, Grasslands）组成的、富有生机且视觉上可信的动态生态系统。

  • 显性目标 (Explicit Goals):

    • 为玩家创建一个视觉丰富、层次分明的游戏世界，包含松树林、热带海滩和草原三种截然不同的地貌环境。

    • 在不同生物群落中，自动填充对应的植被（如树木、灌木）和环境道具（如岩石、浮木），提升世界的沉浸感。

    • 实现茂密的地面覆盖物，如与环境匹配的草地和落叶，使地表细节更加生动。

  • 隐性/战略目标 (Implicit/Strategic Goals):

    • 技术战略： 掌握并建立一套基于PCG框架的高效、可扩展的大世界场景填充工作流。该流程旨在自动化繁琐的植被摆放工作，同时保留美术层面的宏观控制力。

    • 性能战略： 针对不同类型的资产（如稀疏的大型物体与密集的地面植被），探索并实施最优的程序化生成方案，确保在提升视觉效果的同时，维持项目的性能稳定。

    • 系统整合： 将PCG系统与项目前期的景观材质系统（Landscape Material）深度整合，利用已有的材质图层数据（Layer）作为驱动程序化生成的“笔刷”，实现数据驱动的设计。

  • 目标关系图:

显性目标 (Explicit Goal) 隐性/战略目标 (Implicit/Strategic Goal) 关键实现技术
创建多样化的生物群落 建立可扩展、美术可控的程序化工作流 PCG Point Filter 节点，通过读取景观材质图层名称（如 “pine”, “tropical”）来区分和驱动不同群落的生成。
自动填充树木、岩石等大型资产 掌握PCG框架的核心功能 使用PCG核心节点组合：Surface Sampler, Transform Points, Density Filter, 和 Static Mesh Spawner。
实现茂密的地面草地 为不同密度的资产选择最高效的工具 采用性能更优的 景观材质（Landscape Material） 内置的 Landscape Grass Output 节点，而非PCG。
确保植被分布自然、不均匀 自动化模拟环境的自然规律 运用 Normal To Density (坡度过滤), Density Noise (生成斑块), 以及 Difference (避免重叠) 等高级节点。

2. 系统与功能实现

本章主要构建了两个核心系统，它们协同工作，共同完成了多生物群落的程序化生成。

  • 程序化内容生成系统 (PCG System):

    • 描述: 一个名为 PCG_IslandMap 的主PCG图表被创建，作为整个岛屿生态生成的总控中心。 该系统以关卡中的主景观（Landscape）为输入源，通过一系列规则和过滤器，在指定区域生成静态网格体（Static Mesh）。

    • 实现流程:

      1. 数据输入: 通过 Get Landscape Data 节点获取景观信息。

      2. 区域过滤: 使用 Point Filter 节点，根据景观材质上绘制的图层名称（如 “pine”）筛选出目标生物群落的生成点。

      3. 环境规则过滤: 应用一系列过滤器，如基于坡度的 Density Filter（防止树木在悬崖上生成） 和基于噪音的 Density Filter（创造自然的林间空地）。

      4. 资产多样化: 利用 Transform Points 实现随机的缩放和旋转，并在 Static Mesh Spawner 中配置多种网格体变体，增加视觉丰富度。

      5. 碰撞规避: 使用 Difference 节点，从岩石的生成点中减去树木的生成点，有效防止资产重叠。

  • 程序化草地系统 (Procedural Grass System):

    • 描述: 一个独立于PCG、基于景观材质的轻量级程序化系统。它专门用于高效渲染大规模、高密度的地面覆盖物，如草地和落叶。

    • 实现流程:

      1. 为每个生物群落创建 Landscape Grass Type 资产，并在其中定义要生成的草地网格体、密度、剔除距离等参数。

      2. 在主景观材质中，添加 Landscape Grass Output 节点。

      3. 将各个 Landscape Layer Sample 节点的输出连接到 Landscape Grass Output 上对应的引脚。这样，草地的生成就完全由美工绘制的景观图层权重来控制。

  • 系统交互与依赖:

系统/模块 依赖于 交互方式 目的
PCG System Landscape Material PCG的 Point Filter 读取材质图层名称。 实现通过绘制地表来艺术指导（Art-direct）程序化内容生成。
Grass System Landscape Material Landscape Grass Output 节点直接由材质图层样本（Layer Sample）驱动。 将草地的分布与地表纹理紧密绑定，实现所画即所得。
PCG (Rocks) PCG (Trees) Rock生成分支使用 Difference 节点，减去Tree分支生成的点。 避免岩石与树木生成在同一位置，提升布局的合理性。

3. 关键设计思想

本章的实现体现了现代化游戏开发中数据驱动和模块化设计的核心思想。

  • 设计模式 (Design Patterns):

    • 策略模式 (Strategy Pattern): 针对“放置植被”这一目标，根据对象的特性（大小、密度）选择了不同的实现策略。对树木、岩石等大型稀疏物体使用PCG系统；对草地等小型密集物体使用景观草地系统。这体现了为不同场景选择最合适算法的思想。

    • 观察者模式 (Observer Pattern) (隐式): PCG系统实时“观察”着景观材质的变化。当美术师在编辑器中修改地表图层时，PCG系统会自动响应这一“通知”，实时更新植被的生成与销毁。这是一种高效的响应式、数据驱动设计。

  • 设计原则 (Design Principles):

    • 单一职责原则 (Single Responsibility Principle):

      • PCG系统的职责是“放置程序化定义的、相对稀疏的大型资产”。

      • 景观草地系统的职责是“渲染高密度的地面覆盖物”。

      • PCG图表内部，处理树木和处理岩石的节点链也各自负责不同的逻辑，分工明确。

    • 组合优于继承 (Composition over Inheritance): PCG图表的构建过程完美诠释了此原则。复杂的行为是通过将许多功能单一、可复用的小节点（如Sampler, Filter, Transform）组合（Composition）而成，而非通过继承一个庞大的“生物群落基类”来实现。这种方式提供了极高的灵活性和可扩展性。

4. 核心技术点与难点

类别 技术点/难点描述 解决方案与实现
核心技术 景观图层驱动的过滤 (Landscape Layer Filtering) 使用PCG中的 Point Filter 节点，将其操作目标设置为 Landscape Layer，并填入与景观材质中完全一致的图层名称（如"tropical"），从而将生成范围精确限定在特定区域。
核心技术 基于坡度的真实感过滤 (Slope-based Filtering) 通过 Projection → Normal To Density → Density Filter 的节点链，将地表的法线（代表坡度）信息转化为密度值，然后过滤掉密度值过高（即坡度过陡）的点，确保植被生长在合理的地形上。
核心技术 高性能草地渲染 (Performant Grass Rendering) 认识到PCG处理超高密度对象的性能瓶颈，果断放弃使用PCG生成草地，转而采用引擎内置的、经过高度优化的 Landscape Grass Output 方案。
解决难点 资产方向错误 (Incorrect Asset Orientation) 默认生成的树木会沿山坡法线倾斜生长。 通过在 Transform Points 节点中勾选 Absolute Rotation，强制资产的Z轴与世界Z轴对齐，使其垂直向上生长，同时仅在Z轴上施加随机旋转。
解决难点 资产重叠与不自然聚集 (Asset Overlap & Clustering) 不同类型的资产（树和岩石）会生成在同一位置。 解决方案是使用 Difference 节点从一个点集中减去另一个点集；对于同类资产，使用 Self Pruning 节点来移除过于靠近的点，保证间距。
解决难点 草地生成后不显示 (Grass Not Appearing) 在正确配置了所有草地系统后，关卡中依然看不到草。 这是一个引擎工作流问题，通过 Build > Build Grass Maps Only 手动重建草地数据，并重启编辑器来解决。

5. 自我批判与重构

本章的实现虽已功能完备，但仍有宝贵的优化空间和值得反思之处。

  • 遇到的"坑"与关键问题:

    • 性能陷阱: 险些用PCG处理草地，这暴露了在选择技术方案时，必须对工具的适用场景和性能限制有清晰的认识。

    • 工作流冗余: 为不同生物群落创建PCG逻辑时，大量使用了“复制粘贴”节点图。 这种方式效率低下，且后续维护成本高，容易出错。

    • 隐性依赖: 草地系统需要手动“构建”并“重启”才能生效，这种隐藏的工作流步骤可能会在团队协作中造成困惑。

  • 如果重来一次，可以如何优化？

优化点 当前实现方式 推荐的重构方案
图表逻辑重复 为每个生物群落复制粘贴一套相似的节点逻辑。 使用PCG子图 (Subgraphs): 将通用的生成逻辑（如过滤 → 变换 → 生成）封装成一个可复用的“生物群落生成器”子图。主图表将变得极为简洁，只需调用几个子图节点，并为其传入不同的参数（如图层名、资产列表），极大提升了可维护性和可读性，并遵循了DRY（Don’t Repeat Yourself）原则。
资产与逻辑紧耦合 静态网格体资产被硬编码在各个 Static Mesh Spawner 节点中。 采用数据驱动设计: 创建一个数据资产（Data Asset）或数据表（Data Table）来定义每个生物群落。表中包含图层名、树木列表、岩石列表、密度参数等。PCG图表仅负责读取这份数据来执行生成逻辑。这样，策划或美术师无需打开复杂的PCG图表，只需修改数据表即可轻松添加或调整生物群落，实现逻辑与数据的完全解耦。
手动材质变更 为实现颜色变化，手动创建了多个重复的材质实例。 程序化材质变种: 利用PCG为每个生成点赋予一个随机数，并将此数值写入自定义的“逐实例数据（Per-instance Custom Data）”。在资产的主材质中，读取该数据来程序化地驱动颜色、亮度或其他参数的变化。这样仅需一个材质实例即可创造出无限的视觉变种。
全局参数调整不便 调整一个全局性参数（如整体密度）可能需要进入图表修改多个节点。 暴露参数到组件: 将PCG图表中的关键参数（如全局密度乘数、树木最大缩放）暴露到放置在关卡中的PCG Volume Actor的细节面板上。这使得关卡设计师可以直接在编辑器中快速迭代和调整效果，而无需深入图表内部，极大地改善了易用性。