【Unity】大量の草を生やせ!

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August 14, 23

スライド概要

2023年8月に新横浜インディゲームもくもく会でLTした資料です。

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フリーランスのTAです。 主にもくもく会でのLT資料などをアップロードしたいと思います。

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各ページのテキスト
1.

Unityで大量の草を生やせ! おかひろ

2.

自己紹介  おかひろ  Twitter:@okahiro_p  フリーランスのTA  個人で東方二次創作ゲーム作っています

3.

こういうやつをやります

4.

草  1本6Trisの草を90本生やして1オブジェクトとする  オブジェクトを10,000個並べる   90万本の草 先端が風で揺れるような表現をする  VertexShaderで動かす

5.

こんな感じで写す  約7400オブジェクト(66万本の草)が写るショット

6.

最初に  まずは愚直に10,000個オブジェクトを並べてみる ※左端1,000個選択

7.

結果 ※Pixel6で計測 ・SetPassCall:23 ・DrawCalls:7.3k ・Tris:3.9M

8.

重い!  DrawCallが7.3kある  DrawCall:CPUがGPUに出す描画命令。描画対象のオブジェクト数分発行される   10kでないのは、2.7kはカメラに写っていないためカリングされている Materialはすべて一緒なのでSetPassCallは多くない CPU GPU 描画命令 7300回

9.

DrawMeshInstancedIndirect  同じMesh・Materialを大量に描画できる  CPUからGPUへの描画命令を1回で行う CPU GPU 描画命令

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結果 ※Pixel6で計測 ・SetPassCall:23 ・DrawCalls:23

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早くなった・・・けど  まだFPS30いっていない  更に改善  DrawMeshInstancedIndirectだと10,000オブジェクト分を指定しているが、実際はすべてカ メラに写るわけではないので、Cullingを行う  ComputeShaderによる擬似視錐台カリング   最初の例ではUnityが勝手に視錐台カリングしてくれていたが、DrawMeshInstancedIndirectする場合は自前で Cullingが必要 遠くの草も1オブジェクトあたり90本の草を描画しなくても良さそう。  ComputeShaderでLODを行い、遠くの草は低ポリゴンのものに差し替える  更に、遠くの草は風で揺れなくても良い(どうせ見えない)  VertexShaderの処理削減 中距離用の草(20本) 遠距離用の草(10本)

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CullingとLOD CullingとLODなし CullingとLODあり ※LODをわかりやすくするため、遠距離:赤、中 距離:青の色をつけている

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結果 ※Pixel6で計測 ・SetPassCall:23 ・DrawCalls:23

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草の生やし方  実際のゲームでは、草原がきれいな正方形になることはほとんどないと思う  描画速度を担保しつつ、生え方も考慮したい

15.

いろいろ方法がありそうだが・・・  100×100pxの画像を用意し、ピクセルごとにrの値が0なら草を生やさない、1 なら草を生やす処理を実装してみた  このあとCullingとLODのComputeShaderに値を回すのと、並列で処理しやすいので これもComputeShaderで実行

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例 わかりにくくなるためCullingはオフ

17.

例 わかりにくくなるためCullingはオフ

18.

例 わかりにくくなるためCullingはオフ

19.

参考資料  モバイル向け大量描画テクニック   UnityURP-MobileDrawMeshInstancedIndirectExample   https://github.com/ColinLeung-NiloCat/UnityURPMobileDrawMeshInstancedIndirectExample OpenWorldGrassDemo   https://www.youtube.com/watch?v=mmxpPDVskg0 https://github.com/Gamu2059/OpenWorldGrassDemo Recipes for Shaders and Visual Effects  https://resources.unity.com/ebooks/the-universal-render-pipeline-cookbook-unity2022-lts-edition?ungated=true

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ご清聴ありがとうございました