CesiumLab V1.3 新功能 MAX场景处理(免费Cesium处理工具集)
每次到写文章的时候就很高兴,意味着又有重大功能更新了,也意味着10多天昏天黑地的闭关日子暂时结束了。
依照惯例,先放图



处理目的:
MAX建模的三维场景 或者其他建模软件导出的三维模型数据(只支持静态场景,不支持动画) 转为 cesium可以加载的 3dtiles模型。
希望达到的目标:
自动创建lod,加快cesium的加载和渲染速度。
使用的优化手段:
大模型(mesh)切分、场景分块、三角网简化、纹理缩放合并、材质合并。 分久必合,合久必分,分分合合,估计有些人都晕了,我也很晕,但是没办法,这是必要的过程。
支持格式:
我使用的开源项目assimp做输入数据读取解析器,所以理论上支持的模型格式多达57种,详细见https://github.com/assimp/assimp。
这里有我们熟悉的,obj,3ds,gltf 还有很多人关心的 ifc(ifc只支持一部分格式,不是全部,别高兴太早)。
开发过程中都是用dae测试的、为什么用这种格式?dae是基于xml的,可以算第一个比较完整的模型交 换格式标准,所有数据都是文本保存,更方便阅读和调试。所以我建议如果可以最好max中导出dae格式做测试。
导出工具:

Autodesk Collada是 autodesk官方出的导出插件,这个插件真心很烂,特别对于大场景的导出,基本次次卡死。唯一的优势是对中文支持比较友好,对象的中文名都输出到dae了,所以没办法冒着次次卡死的风险不停的测试。下面是我的导出参数:


OpenCOLLADA 是 开源的导出插件,点链接OpenCOLLADA 去下载对应版本的插件。这个插件优点是导出很快速,缺点也非常明显,对中文支持不友好,max里的所有中文名称都没了。

参数配置:

从简单的说:
保存名称:把模型对象名称(Node的name)存入3dtiles的featuretable中,这样加载cesium之后,可以依据pick到的模型名称来区分点击的对象,方便做后续的业务,当然如果你的数据是 花花草草,这些本身就是装饰类的模型,那就没必要保存这个了。
强制双面:按道理模型都应该存储这个属性,但是可惜MAX导出的dae没有保留这个有用的属性。所以我们需要在这里强制设置,对于常见的十字交叉树木花草、单片护栏、围墙等物体,需要勾选此项。对于封闭的模型,例如建筑物或者设备等,不要勾选,可以提升一些渲染效率。
贴图效果:无光照 : 适应的是 烘培后的场景 或者 像花草树木本身贴图都是实景图片的模型。
简单光照:适应的其他贴图模型,采用自定义shader实现,相当光线一直是视点方向,正对平面,模型最亮。
cesium默认:cesium内置的处理方式,全局太阳光。(因为一些人反映模型效果太暗,所以才搞了个 无光照 和 简单光照)
分割策略:这个最难解释的,我们天天提LOD,LOD是什么?核心就四个字:分块,分层 。这个工具的3600行纯手打的C++代码就是围绕这四个字来的。分层,其实依据精度来计算的,这个也就不展开了,核心机密。我们来说说这个分块策略:
空间优先: 依据模型(精确到每个mesh)的模型空间位置,来分割块,这个也是常规手法,比如四叉树,八叉树等等,不过这回因为考虑到适应性,并没有使用四叉树或者八叉树,而是自创的一个二叉树。简单来说,分别在x,y,z三个轴向上分割,哪个轴向上分割的模型总量差较小,就使用哪个轴。
材质优先:依据模型(精确到每个mesh)的材质(含贴图)来组合,优先把使用相同材质的模型放在一起。为什么要做这个?请看文本图1,近处的花花草草,如果按照空间分割、这些花花草草本身其实几何体很简单,但是纹理很大,导致这个纹理存储在多个块中,就比较浪费了,完全没有必要,所以这种优先使用材质分块,分层级别更少,效率更好一些。
注意优先二字,我们内部会自动计算,分块这两种方法会综合运用,而不是唯一标准。
后记:
这个工具最开始并没有排到我计划的列表中去,不过看大家各种尝试,转模型太辛苦了,还是牺牲一下我两周的时间来做点事情。和我最开始预估的一样,第一,我自己暂时用不上这个工具;第二,本身这个工具的难度就很大,需要上所有的优化手段,模型分割、模型简化,纹理合并,场景分块等等。所以我很担心,这个坑填不上,后来想想,先填一点,能解决一部分问题也好。每天约16个小时的高强度工作,大约花了2天设计了整个流程,又花3天时间堆上所有代码,又花了2天时间调通。效果也有了。然而,这时候我又有了更好的处理流程,觉得第一版太屎了,修修补补,各种不顺眼,本着做产品不是做项目的目的,决定代码重构。花了0.5天整理思路,1天的时间堆代码(3000多行c++代码一天手打出来),2天各种测试修补bug,再来0.5天的UI部分,这回效果基本满意了。再这过程中,真的也是没有及时回复很多小伙伴的消息,真的抱歉了。
模型优化是个无底洞,这个工具也不是放之四海而皆准,依然还有较大的优化空间。有人问我支不支持几百平方公里的模型? 我不好回答,因为这要看模型制作的精细度,以及模型现在的场景结构。如果转换有问题,请发测试数据给我。

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