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autojs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。
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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，但其简洁易用的无溯源码商品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。
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获取这份资源，神龙腾飞指标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源码网站免费下载调用，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，多多直播助手源码当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。
