【博物纳新】是单薄的果汁旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目，帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果，并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候，我们并不知道自己想要什么，直到某一天我们遇到了它。
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简介Procedural Landmass Generation（过程式地块生成）是一个用来实现无限随机地形生成的开源项目，原作者以教程的形式由浅入深地展示了整个框架的构建。
开源库链接：https://lab.uwa4d.com/lab/5b5cd12cd7f10a201fe9680d
特点1、通过柏林噪声（Perlin Noise）生成地形的高度图
柏林噪声：相比于平常的黑白像素随机排布，它的灰度值拥有平滑过度。
2、由高度图产生地形网格（mesh）
顶点生成： float height = heightMap [x, y] meshData.AddVertex (new Vector3(vertexPosition2D.x, height, vertexPosition2D.y), percent, vertexIndex); 三角面生成： int currentIncrement = (isMainVertex && x != numVertsPerLine - 3 && y != numVertsPerLine - 3) ? skipIncrement : 1; int a = vertexIndicesMap [x, y]; int b = vertexIndicesMap [x + currentIncrement, y]; int c = vertexIndicesMap [x, y + currentIncrement]; int d = vertexIndicesMap [x + currentIncrement, y + currentIncrement]; meshData.AddTriangle (a, d, c); meshData.AddTriangle (d, a, b);3、不同的高度拥有不同的颜色和纹理
可根据高度配置多种覆盖类型
4、以特定对象为中心生成，支持LOD网格切换，以及局部碰撞计算
上图为LOD网格切换图示，黑色区域是密集的网格线条，可以看到由中心到外围有多层LOD
绿色高亮区域为碰撞网格，只在中心区域进行碰撞计算
5、灵活的参数控制
下文会介绍部分参数的意义与用法6、保存已生成的地形
参数
地形高度图的生成可以看做多个频谱图的叠加。
Amplitude 幅度
Frequency 频率
Octave 倍频：
频率为一定倍数的频谱图，代表了细节层级的数量。
Lacunarity (>=1) 间隙度：
决定倍频的倍数，控制所有频谱图的频率，对层级越高的细节影响越大，增加该值会使细节更“细”，可以形成“嶙峋”的山势。
Persistence(0-1) 保持度：
控制所有频谱图的幅度，同样对层级越高的细节影响越大，增加该值会使细节对基本轮廓的影响变大。值为0时只有平滑的基本轮廓，为1时因幅值相同的频谱图叠加与抵消使得地形趋于平面。
Seed 种子：
不同值有不同的随机地形。
FalloffMap
原噪声图叠加一副辐射状灰度图使单个地形块的四周灰度值接近为0，体现为地形块“四面环海”，如同“群岛”。
通过改变地形块相对于噪声图的大小还也可形成“孤岛”。
性能测评
我们以小米5S为例，结合使用GOT Online的Overview模式和Assets模式，测试其在自由漫游下的性能表现：
多层LOD网格的测试画面
1、首先是高精度网格测试
LOD0 200码 LOD1 400码
帧数在更新地图块时会出现 明显的波动
查看逻辑代码耗时，不出所料主要集中在了地形生成的更新函数（TerrainGenerator.Update）里，它是由CPU负责，用来监听和进行地形块的生成以及碰撞网格的计算。
2、增加网格细节层级，降低网格精度
LOD1 100码 LOD2 200码 LOD3 300码 LOD4 400码
降低精度后帧数较之前就稳定了很多
TerrainGenerator.Update耗时有所缩减
TerrainGenerator.Update峰值的平均值约为 65ms，有了大幅降低，表现为卡顿现象明显缓解。
简言之，每次更新新的地图块时，即便是骁龙821，在应对复杂的网格计算以及碰撞计算也会伴随着明显的掉帧与卡顿，因此对于移动端，我们应该适当地简化生成的网格，从而获得更好的性能表现。
接下来我们再来看一下它的内存占用
1、高精度网格
网格资源数量（5000帧时约为240个）网格内存占用（5000帧时约为130MB）
2、增加网格细节层级，降低网格精度
网格资源数量（5000帧时约为400个）网格内存占用（5000帧时约为50MB）
优化网格精度后虽然网格资源数目上升，但网格内存占用有了明显下降。
值得关注的是，随着地形块增加，内存占用也不断上升。因而在兼顾游戏的流畅体验和合理的内存占用之间，就必须确定一定的阈值，用来销毁过多的网格资源。
在实际应用中，开放地图的尺度主要取决于角色的行动能力，所以在内存占用方面也要根据实际情况进行分析优化。
小结总的来说，Procedural Landmass Generation提供了很好的无限随机地形生成方案，性能方面也有很大的优化空间。
从适用性的角度来讲，它更适合于海岛场景，而在多山地形中水源分布没有规律，显得不够自然；对于山洞，峭壁，沟壑等特殊情况还需要对算法进行后续的改进。
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