1.[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-开篇
2.Godot游戏引擎01-源码编译使用
3.虚幻3（Unreal3游戏引擎源码），游戏引擎源码游戏引擎源码是开发开源码是源码，找了很久。游戏引擎源码游戏引擎源码
4.Piccolo引擎源码笔记-反射系统
5.游戏引擎随笔 0x36：UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化（下）
6.游戏引擎随笔 0x29：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇

[3D游戏开发实践] Cocos Cyberpunk 源码解读-开篇

       Cocos Cyberpunk是Cocos引擎官方团队精心打造的一款完整开源第三人称射击类3D游戏，旨在展示引擎的游戏引擎源码游戏引擎源码重度3D游戏制作能力，增强社区的开发开easyflash 源码学习动力。此游戏支持Web、游戏引擎源码游戏引擎源码iOS、开发开Android等多平台发布。游戏引擎源码游戏引擎源码

       本系列文章将对Cocos Cyberpunk的开发开源码进行深入解读，帮助读者提高学习效率，游戏引擎源码游戏引擎源码加速在3D游戏开发领域的开发开进步。

       如需获取源码，游戏引擎源码游戏引擎源码请访问工程源码免费下载页面。开发开

       麒麟鸽，游戏引擎源码游戏引擎源码即我，将在此系列文章中，分享如何在3D游戏开发过程中充分利用Cocos Cyberpunk的技术资产，包括但不限于：

       完整TPS游戏核心

       尽管角色控制尚有提升空间，Cocos Cyberpunk已具备完整的射击游戏逻辑，可作为学习资源或项目开发的基础。

       机型适配机制

       3D游戏对设备性能要求较高，Cocos Cyberpunk中实现了机型分档和性能开关策略，帮助开发者在不同设备上调整画质和保持帧率。

       自定义管线

       借助Cocos Creator 3.7提供的全新自定义管线，Cocos Cyberpunk实现了一个良好的隔离性解决方案，可直接复用或作为研究新管线的案例。

       加强版反射探针

       预先烘焙的反射探针，简化了物体反射周围景物的实现，且性能优化显著，是不可多得的实用特性。

       静态遮挡剔除（PVS-SOC）

       通过预存可见关系，Cocos Cyberpunk实现了快速渲染物体的机制，尤其适用于建筑密集的场景，显著提升了效率。

       更多技术资产

       考虑到时间有限，Cocos Cyberpunk中未使用光照探针和LOD，但未来我将寻找合适案例进行分享。我相信，此项目还蕴含更多技术宝藏等待挖掘。

       在接下来的文章中，我将深入研究以上技术点，并与大家共同探讨学习，期望能为你的3D游戏开发之路提供助力。

Godot游戏引擎-源码编译使用

       在游戏开发的世界里，Godot Engine以其适合独立开发者的特点脱颖而出。尽管在3D渲染上不如Unreal Engine丰富，但其简洁易用的vue源码慕课编辑器和免费的特性使其备受欢迎。不过，对于新手或初级开发者来说，可能需要一定的技术基础，因为它更适合中高级人员。尽管在市场份额上，Unity和UE引擎的招聘需求更大，这与Godot的商业化程度有关。

       如果你想要深入参与游戏制作，源码编译是不可或缺的步骤。Godot Engine的编译流程相对简单，但可能需要开发者了解一些不常见的工具，如SCons，它是一种类似CMake的工具，使用Python编写，需要编写名为SConstruct的配置文件。

       如果你对Godot Engine源码编译或图形学实战有兴趣，可以私信我获取更详细的教程，我的主页上有丰富的笔记资源，包括计算机图形学实战、Unreal Engine、实时渲染等深度内容，帮助你快速学习，避免弯路，提高技能，无论是学习思路还是面试准备，都能提供实用的干货。让我们一起在PerfectPixel的指导下，提升技能，享受游戏开发的乐趣吧。

虚幻3（Unreal3游戏引擎源码），是源码是源码，找了很久。

       寻找虚幻3（Unreal3）游戏引擎的源码，如同在知识的海洋中寻宝。对于游戏开发者和热衷研究技术的人来说，获取这样珍贵的资源，往往需要付出大量的时间和精力。在这过程中，耐心和对技术的执着成为关键。

       经过一番周折，终于找到了这份5G大小的虚幻3游戏引擎源码。这不仅是开发者的宝贵财富，更是探索游戏技术、实现创意想法的强大工具。如果你对游戏开发有浓厚兴趣，这份源码无疑能为你的技能提升提供宝贵的实践机会。

       下载链接：pan.baidu.com/s/1pi0LhX... 提取码：fbid

       获取这份资源，彩票派单源码不仅能够让你深入理解游戏引擎的内部构造，还能激发创新思维，探索如何优化现有游戏或开发出全新的游戏体验。在技术的海洋里航行，每一次探索都是对未知的挑战，也是对自身能力的提升。

       希望这份虚幻3游戏引擎源码能成为你游戏开发之旅的宝贵伙伴，帮助你实现更多创意，创造更多精彩的游戏世界。

Piccolo引擎源码笔记-反射系统

       反思系统在游戏引擎中的应用与实现

       在游戏开发中，反射系统提供了一种强大的机制，允许程序在运行时获取和修改对象的属性和行为。它在引擎中主要实现两点：一是展示游戏对象的组件及其属性；二是通过键盘编辑改变值，直接作用于游戏，无需重新编译。这一机制有助于开发者进行无缝的组件管理与调试。

       在实现中，游戏引擎通过自动生成的反射文件来描述游戏对象的组件信息。以Transform组件为例，该文件详细记录了位置、缩放、旋转等信息及其对应字段名。这些信息组织为类函数、字段函数、方法函数和数组函数的元组，方便进行封装和调用。

       实现过程涉及多个模块的协同工作，包括序列化、资源加载与ImGui等。序列化模块通过模板函数实现对各种数据类型的读取，而资源加载模块负责管理关卡中对象的加载过程。在加载过程中，通过反射系统读取组件信息，并通过映射函数将其与对应的类函数关联。这使得组件的序列化和反序列化过程得以实现。

       在编辑器部分，通过Tick驱动的机制，引擎实时更新游戏状态。编辑器通过获取当前选中对象及其组件信息，利用反射系统直接操作组件的属性，实现字段的实时修改与应用。这种机制避免了繁琐的重新编译过程，极大地提高了开发效率。

       在处理编辑器中的字段修改时，通过反射系统提供的功能，开发者可以直接在编辑器中通过键盘输入修改字段值。这一过程不涉及事件机制的新世界源码视频调用，而是通过直接修改对象的字段实现。通过将字段值传递给ImGui::InputFloat()函数，实现字段值的实时更新与显示。这一实现方式简化了编辑器的使用流程，提高了开发效率。

       总的来说，游戏引擎中的反射系统通过封装组件信息、实现组件属性的动态获取与修改，为开发者提供了一种高效、灵活的组件管理机制。结合序列化、资源加载与编辑器等模块，形成了一个完整的动态调整与管理游戏对象与组件的框架。通过反思系统，开发者可以更专注于游戏逻辑与创意的实现，而将组件管理与调试等任务交由引擎自动处理，从而提升开发效率与游戏质量。

游戏引擎随笔 0x：UE5.x Nanite 源码解析之可编程光栅化（下）

       书接上回。

       在展开正题之前，先做必要的铺垫，解释纳尼特(Nanite)技术方案中的Vertex Reuse Batch。纳尼特在软光栅路径实现机制中，将每个Cluster对应一组线程执行软光栅，每ThreadGroup有个线程。在光栅化三角形时访问三角形顶点数据，但顶点索引范围可能覆盖整个Cluster的个顶点，因此需要在光栅化前完成Cluster顶点变换。纳尼特将变换后的顶点存储于Local Shared Memory(LDS)中，进行组内线程同步，确保所有顶点变换完成，光栅化计算时直接访问LDS，实现软光栅高性能。

       然而，在使用PDO(Masked)等像素可编程光栅化时，纳尼特遇到了性能问题。启用PDO或Mask时，可能需要读取Texture，根据读取的Texel决定像素光栅化深度或是否被Discard。读取纹理需计算uv坐标，而uv又需同时计算重心坐标，增加指令数量，降低寄存器使用效率，影响Active Warps数量，降低延迟隐藏能力，导致整体性能下降。复杂材质指令进一步加剧问题。

       此外，鸿蒙os源码测试当Cluster包含多种材质时，同一Cluster中的三角形被重复光栅化多次，尤其是材质仅覆盖少数三角形时，大量线程闲置，浪费GPU计算资源。

       为解决这些问题，纳尼特引入基于GPU SIMT/SIMD的Vertex Reuse Batch技术。技术思路如下：将每个Material对应的三角形再次分为每个为一组的Batch，每Batch对应一组线程，每个ThreadGroup有个线程，正好对应一个GPU Warp。利用Wave指令共享所有线程中的变换后的顶点数据，无需LDS，减少寄存器数量，增加Warp占用率，提升整体性能。

       Vertex Reuse Batch技术的启用条件由Shader中的NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏控制。

       预处理阶段，纳尼特在离线时构建Vertex Reuse Batch，核心逻辑在NaniteEncode.cpp中的BuildVertReuseBatches函数。通过遍历Material Range，统计唯一顶点数和三角形数，达到顶点去重和优化性能的目标。

       最终，数据被写入FPackedCluster，根据材质数量选择直接或通过ClusterPageData存储Batch信息。Batch数据的Pack策略确保数据对齐和高效存储。

       理解Vertex Reuse Batch后，再来回顾Rasterizer Binning的数据：RasterizerBinData和RasterizerBinHeaders。在启用Vertex Reuse Batch时，这两者包含的是Batch相关数据，Visible Index实际指的是Batch Index，而Triangle Range则对应Batch的三角形数量。

       当Cluster不超过3个材质时，直接从FPackedCluster中的VertReuseBatchInfo成员读取每个材质对应的BatchCount。有了BatchCount，即可遍历所有Batch获取对应的三角形数量。在Binning阶段的ExportRasterizerBin函数中，根据启用Vertex Reuse Batch的条件调整BatchCount，表示一个Cluster对应一个Batch。

       接下来，遍历所有Batch并将其对应的Cluster Index、Triangle Range依次写入到RasterizerBinData Buffer中。启用Vertex Reuse Batch时，通过DecodeVertReuseBatchInfo函数获取Batch对应的三角形数量。对于不超过3个材质的Cluster，DecodeVertReuseBatchInfo直接从Cluster的VertReuseBatchInfo中Unpack出Batch数据，否则从ClusterPageData中根据Batch Offset读取数据。

       在Binning阶段的AllocateRasterizerBinCluster中，还会填充Indirect Argument Buffer，将当前Cluster的Batch Count累加，用于硬件光栅化Indirect Draw的Instance参数以及软件光栅化Indirect Dispatch的ThreadGroup参数。这标志着接下来的光栅化Pass中，每个Instance和ThreadGroup对应一个Batch，以Batch为光栅化基本单位。

       终于来到了正题：光栅化。本文主要解析启用Vertex Reuse Batch时的软光栅源码，硬件光栅化与之差异不大，此处略过。此外，本文重点解析启用Vertex Reuse Batch时的光栅化源码，对于未启用部分，除可编程光栅化外，与原有固定光栅化版本差异不大，不再详细解释。

       CPU端针对硬/软光栅路径的Pass，分别遍历所有Raster Bin进行Indirect Draw/Dispatch。由于Binning阶段GPU中已准备好Draw/Dispatch参数，因此在Indirect Draw/Dispatch时只需设置每个Raster Bin对应的Argument Offset即可。

       由于可编程光栅化与材质耦合，导致每个Raster Bin对应的Shader不同，因此每个Raster Bin都需要设置各自的PSO。对于不使用可编程光栅化的Nanite Cluster，即固定光栅化，为不降低原有性能，在Shader中通过两个宏隔绝可编程和固定光栅化的执行路径。

       此外，Shader中还包括NANITE_VERT_REUSE_BATCH宏，实现软/硬光栅路径、Compute Pipeline、Graphics Pipeline、Mesh Shader、Primitive Shader与材质结合生成对应的Permutation。这部分代码冗长繁琐，不再详细列出讲解，建议自行阅读源码。

       GPU端软光栅入口函数依旧是MicropolyRasterize，线程组数量则根据是否启用Vertex Reuse Batch决定。

       首先判断是否使用Rasterizer Binning渲染标记，启用时根据VisibleIndex从Binning阶段生成的RasterizerBinHeaders和RasterizerBinData Buffer中获取对应的Cluster Index和光栅化三角形的起始范围。当启用Vertex Reuse Batch，这个范围是Batch而非Cluster对应的范围。

       在软光栅中，每线程计算任务分为三步。第一步利用Wave指令共享所有线程中的Vertex Attribute，线程数设置为Warp的Size，目前为，每个Lane变换一个顶点，最多变换个顶点。由于三角形往往共用顶点，直接根据LaneID访问顶点可能重复，为确保每个Warp中的每个Lane处理唯一的顶点，需要去重并返回当前Lane需要处理的唯一顶点索引，通过DeduplicateVertIndexes函数实现。同时返回当前Lane对应的三角形顶点索引，用于三角形设置和光栅化步骤。

       获得唯一顶点索引后，进行三角形设置。这里代码与之前基本一致，只是写成模板函数，将Sub Pixel放大倍数SubpixelSamples和是否背面剔除bBackFaceCull作为模板参数，通过使用HLSL 语法实现。

       最后是光栅化三角形写入像素。在Virtual Shadow Map等支持Nanite的场景下，定义模板结构TNaniteWritePixel来实现不同应用环境下Nanite光栅化Pipeline的细微差异。

       在ENABLE_EARLY_Z_TEST宏定义时，调用EarlyDepthTest函数提前剔除像素，减少后续重心坐标计算开销。当启用NANITE_PIXEL_PROGRAMMABLE宏时，可以使用此机制提前剔除像素。

       最后重点解析前面提到的DeduplicateVertIndexes函数。

       DeduplicateVertIndexes函数给每个Lane返回唯一的顶点索引，同时给当前Lane分配三角形顶点索引以及去重后的顶点数量。

       首先通过DecodeTriangleIndices获取Cluster Local的三角形顶点索引，启用Cluster约束时获取所有Lane中最小的顶点索引，即顶点基索引。将当前三角形顶点索引（Cluster Local）减去顶点基索引，得到相对顶点基索引的局部顶点索引。

       接下来生成顶点标志位集合。遍历三角形三个顶点，将局部顶点索引按顺序设置到对应位，表示哪些顶点已被使用。每个标志位是顶点的索引，并在已使用的顶点位置处设置为1。使用uint2数据类型，最多表示个顶点位。

       考虑Cluster最多有个顶点，为何使用位uint2来保存Vertex Mask而非位？这是由于Nanite在Build时启用了约束机制（宏NANITE_USE_CONSTRAINED_CLUSTERS），该机制保证了Cluster中的三角形顶点索引与当前最大值之差必然小于（宏CONSTRAINED_CLUSTER_CACHE_SIZE），因此，生成的Triangle Batch第一个索引与当前最大值之差将不小于，并且每个Batch最多有个唯一顶点，顶点索引差的最大值为，仅需2个位数据即可。约束机制确保使用更少数据和计算。

       将所有Lane所标记三个顶点的Vertex Mask进行位合并，得到当前Wave所有顶点位掩码。通过FindNthSetBit函数找出当前Lane对应的Mask索引，加上顶点基索引得到当前Lane对应的Cluster Local顶点索引。

       接下来获取当前Lane对应的三角形的Wave Local的三个顶点索引，用于后续通过Wave指令访问其他Lane中已经计算完成的顶点属性。通过MaskedBitCount函数根据Vertex Mask以及前面局部顶点索引通过前缀求和得到当前Lane对应的Vertex Wave Local Index。

       最后统计Vertex Mask所有位，返回总计有效的顶点数量。

       注意FindNthSetBit函数，实现Lane与顶点局部索引（减去顶点基索引）的映射，返回当前Lane对应的Vertex Mask中被设置为1的位索引。如果某位为0，则返回下一个位为1的索引。如果Mask中全部位都设置为1，则实际返回为Lane索引。通过二分法逐渐缩小寻找索引范围，不断更新所在位置，最后返回找到的位置索引。

       最后，出于验证目的进行了Vertex Reuse Batch的性能测试。在材质包含WPO、PDO或Mask时关闭Vertex Reuse Batch功能，与开启功能做对比。测试场景为由每颗万个三角形的树木组成的森林，使用Nsight Graphics进行Profiling，得到GPU统计数据如下：

       启用Vertex Reuse Batch后，软光栅总计耗时减少了1.毫秒。SM Warp总占用率有一定提升。SM内部工作量分布更加均匀，SM Launch的总Warp数量提升了一倍。长短板Stall略有增加，但由于完全消除了由于LDS同步导致的Barrier Stall，总体性能还是有很大幅度的提升。

       至此，Nanite可编程光栅化源码解析讲解完毕。回顾整个解析过程，可以发现UE5团队并未使用什么高深的黑科技，而是依靠引擎开发者强悍的工程实现能力完成的，尤其是在充分利用GPU SIMT/SIMD机制榨干机能的同时，保证了功能与极限性能的实现。这种能力和精神，都很值得我们学习。

游戏引擎随笔 0x：UE5 Lumen 源码解析（一）原理篇

       Lumen 原理与核心组件介绍

       实时全局光照（RTGI）一直是图形渲染领域的追求目标。UE5的Lumen是基于Epic的新一代游戏引擎开发的RTGI解决方案，它结合了SDF、Voxel Lighting、Radiosity等技术，并且支持软件和硬件光线追踪的混合使用。Lumen的复杂性在于其庞大的源码库，包含个Pass和众多文件，涉及RTGI技术的集成和优化。

       核心理念

       Lumen聚焦于解决Indirect Lighting中的漫反射，利用粗粒度场景描述和非物理精确计算来达到实时性能。核心数学原理是渲染方程，通过Monte Carlo积分简化计算。

       加速结构与SDF Ray Marching

       Ray Tracing依赖加速结构，但GPU并行计算有限。Lumen使用SDF的Ray Marching技术，特别是Mesh DF（距离场）和Global DF（全局距离场）来实现无需硬件支持的SWRT，分别用于短距离和长距离的光线追踪。

       Surface Cache与Radiance Cache

       Surface Cache存储物体表面的材质属性，通过Cube Map简化获取。Radiance Cache则整合了直接光照信息，支持无限反弹全局光照。

       Lumen Scene与Screen Space Probe

       Lumen的低精度粗粒度场景由SDF（Mesh）和Surface Cache（Material）构建，Screen Space Probe用于自适应放置并生成光照信息。

       Voxel Lighting与Radiosity Indirect Lighting

       Voxel Lighting体素化相机周围空间，存储光照信息，通过Radiosity生成间接光照，弥补了Lumen单次Bounce的限制。

       World Space Probe与降噪

       Word Space Probe提供更稳定的远距离光照，通过Clipmap优化性能。降噪策略包括Temporal\Spatial Filter和Importance Sampling。

       总结与流程

       Lumen的Indirect Diffuse流程涉及多个步骤，包括Lumen Scene更新、Lighting以及Final Gather，其GPU端流程图展示了核心数据和操作。

游戏引擎随笔 0x：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的 Culling

       在UE5 Nanite的渲染深度中，一个关键组件是其独特的剔除策略，特别是通过高效的BVH（Bounded Volume Hierarchy）和Cluster Culling技术。Nanite的目标在于智能地控制GPU资源，避免不必要的三角形绘制，确保每一点计算都被最大化利用。

       首先，Nanite的渲染流程中，异步数据传输和GPU初始化完成后，进入CullRasterize阶段，其中的PersistentCulling pass至关重要。它分为两个步骤： BVH Node Culling 和 Cluster Culling，每个阶段都利用多线程并行处理，实现了GPU性能的极致发挥。

       在Node Culling中，每个线程处理8个节点，通过Packed Node数据结构，确保数据的一致性和同步性。每组个线程间通过MPMC Job Queue协同工作，保证了负载均衡，避免了GPU资源的浪费。GroupNodeMask和NodeReadyMask等优化策略，确保了节点处理的高效性和准确性。

       核心部分是TGS GroupNodeData，它接收并处理来自候选节点的Packed Node，进行实例数据、动态数据和BVH节点数据的整合。通过Frustum Culling，仅保留可见的节点，非叶节点的计数更新和候选Cluster的生成，都在这个过程中完成。

       叶节点的Cluster Culling更为精细，通过计算Screen Rect，判断是否适合渲染。当遇到硬件光栅化需求时，Nanite会利用上一帧的LocalToClip矩阵进行HZB遮挡剔除，确保每个Cluster的可见性和正确性。

       在硬件光栅化中，VisibleClusterOffset的计算和Cluster的有序写入，体现了UE5团队对性能的精心调教。而软光栅化则采取相反的存储策略，确保了渲染的高效执行。

       尽管Nanite在百万面模型处理上展现出惊人的0.5ms速度，但它并非无懈可击，如不支持Forward Rendering。然而，随着UE5技术的不断迭代，Nanite的潜力和优化空间将继续扩展，推动着游戏开发的创新边界。

       总之，UE5 Nanite的渲染篇是技术与艺术的完美融合，通过深度剖析其渲染流程，我们不仅能领略到高效剔除策略的魅力，更能感受到Unreal团队在性能优化上的匠心独运。深入源码，解锁游戏引擎的内在魔力，让我们一起期待Nanite在未来的更多可能。