atdunbg
5bdfb53566
vendored meshoptimizer 1.2（submodule 环境故障改直接 vendor）。Mesh 多 LOD：各级索引连续拼进同一 index buffer（共享顶点，LodRange 区间 选择），解析期 meshopt_simplify 生成链（LOD0=原始，每级目标减半， 相对误差 1e-2，小网格复用上级）；都在 worker 线程，加载零额外卡顿。 SceneRenderer 按 (mesh, LOD) 聚合 batch（lookup key = 指针<<8|lod）： 主视图按屏占比近似 radius/dist 选级（阈值 10/20 倍半径）；阴影级联 按级联序降级（越远越简）。Draw 按 batch.lod 选索引区间。 A/B 对比（100 背包 10×10，RTX 5060 Laptop，vsync off）： - 纯背包：LOD 开 93-95 fps / 关 90-107 fps —— 无显著差异 - 加 SunTemple：LOD 开 52-56 / 关 51-55 —— 无显著差异 结论：当前场景瓶颈不在顶点数（5060 顶点吞吐富余），LOD 基础设施 保留（几何复杂资产/低端 GPU/更大场景生效），帧率问题转向 Tracy GPU 时间线定位真实瓶颈。 坑：LodRange 记录"LOD 不足复用最后一级"时 first 不得继续累加 （buffer 无重复数据，累加必越界——VUID-08798 抓的）。
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1.3 KiB
Python
49 lines
1.3 KiB
Python
#!/usr/bin/python3
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import re
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import sys
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# regenerate with wasmpack.py generate
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table = [32, 0, 65, 2, 1, 106, 34, 33, 3, 128, 11, 4, 13, 64, 6, 253, 10, 7, 15, 116, 127, 5, 8, 12, 40, 16, 19, 54, 20, 9, 27, 255, 113, 17, 42, 67, 24, 23, 146, 148, 18, 14, 22, 45, 70, 69, 56, 114, 101, 21, 25, 63, 75, 136, 108, 28, 118, 29, 73, 115]
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palette = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789:;";
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def encode(buffer):
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result = ''
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for ch in buffer.read():
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if ch in table:
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index = table.index(ch)
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result += palette[index]
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else:
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result += palette[60 + ch // 64]
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result += palette[ch % 64]
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return result
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def stats(buffer):
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hist = [0] * 256
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for ch in buffer.read():
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hist[ch] += 1
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result = [i for i in range(256)]
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result.sort(key=lambda i: hist[i], reverse=True)
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return result
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def patch(target, stem, code):
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with open(target, 'r') as f: content = f.read()
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pattern = r'(["\']).*\1(;\s*//\s*embed! ' + stem + r')'
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result = re.sub(pattern, r'\1' + re.escape(code) + r'\1\2', content)
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with open(target, 'w') as f: f.write(result)
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if len(sys.argv) >= 2 and sys.argv[1] == 'generate':
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print(stats(sys.stdin.buffer)[:60])
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elif len(sys.argv) >= 2 and sys.argv[1] == 'patch':
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code = encode(sys.stdin.buffer)
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patch(sys.argv[2], sys.argv[3], code)
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else:
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print(encode(sys.stdin.buffer))
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