关于文字图像在游戏中显示的问题?

CSharp_XinBing1 2010-10-11 10:42:09
文字图像如下:


我想用ALPHA TEST显示,因为这样会节省渲染时间。但是用PS制作ALPHA通道时,用魔棒选区文字并填充白色时,边缘总是不平滑,要么是边缘用灰色图填充。如下图:


这样造成在进行ALPHA TEST显示文字时,文字显示的效果很差。
如下图:


我考虑了下,所谓的反走样,其实就是在边缘用灰度进行处理吧。如果没有灰色的话,也就一定会有锯齿的。但如果有有灰色反走样边缘的话,ALPHA TEST也不能很好处理边缘。所以我想无论如何都是不可能用ALPHA TEST(COLOR KEY)平滑的显示文字图像了吧?

我这样的想法对吗?但一般游戏中好像又可以用COLOR KEY实现平滑显示。
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CSharp_XinBing1 2010-10-13
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嗯嗯,很不错。用ALPHA BLENDING在程序中的效果还是比较好的。


不过却始终感觉游戏画面少了点什么,不太令人满意。。。字体和字体的大小,颜色有问题?
引力场变动源 2010-10-11
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alpha混合不差你那么一点效率的。
gamemagic 2010-10-11
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楼主开发2D游戏,不用考虑那么多3D问题

不是游戏的瓶颈就算你优化了也无法提升效率
xingzhe2001 2010-10-11
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或者如果是n卡的话参考nvidia的方法:http://developer.nvidia.com/object/transparency_aa.html
xingzhe2001 2010-10-11
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实在不行就中间用alpha test, 边缘用alpha blend柔和, 传说unreal3就是这么做的。
shayla 2010-10-11
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确实没多少消耗,楼主对机器能力有些低估
xingzhe2001 2010-10-11
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alphablend的损耗是与占用的像素数成正比的。就那几个字还好了。
CSharp_XinBing 2010-10-11
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不过每一帧都要对那些图像文字进行ALPHA BLENDING进行处理,真让人担心。
我打算一个数字用一个QUAD表示。这样十个数字就有10个QUAD,如果在窗口中
出现8个数字的话,就要渲染8个QUAD。。。
CSharp_XinBing 2010-10-11
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嗯嗯,我就是怕ALPHA BLENDING会降低效率。不过用ALPHA BLENDING效果会好很多。


不知道这样的游戏界面与字体是不是很搭配?我有点看那些字体与背景不太搭啊。
xingzhe2001 2010-10-11
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你这个休闲游戏就用alpha blend吧,不是做大规模的植被,没有性能问题的。
lhy 2010-10-11
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如果边缘是直的,可能就不需要反走样了吧。
shayla 2010-10-11
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有半透明的还是不要使用colorkey了吧
内容概要:本文针对传统三电平并网逆变器存在的谐波含量高、电网不平衡工况适应性差及动态响应滞后等问题,提出了一种基于有源点箝位(ANPC)三电平逆变器的高性能并网控制策略。该策略融合了双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相技术和电网电压前馈控制,构建了“精准同步-扰动补偿-优质调制”的一体化控制体系。通过Simulink搭建仿真模型,在稳态对称、电网不平衡及动态扰动等多种工况下进行验证,结果表明该复合控制策略能显著降低并网电流谐波,提升锁相精度,有效抑制功率波动,并大幅缩短系统动态调节时间,增强了逆变器在复杂电网环境下的稳定性与适应性。; 适合人群:从事电力电子、新能源并网、智能电网等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备一定MATLAB/Simulink仿真基础、专注于并网逆变器控制策略研究的研发人员; 使用场景及目标:①用于提升大功率并网逆变器在电网电压不平衡、骤升骤降等非理想工况下的运行性能;②为ANPC拓扑结构与先进控制算法(如DPWMA、前馈-反馈复合控制)的协同优化提供仿真依据和技术参考;③适用于新能源发电系统、工业变流装置等对电能质量和动态响应要求较高的应用场景; 阅读建议:建议读者结合文提出的控制架构图与仿真模型逐步复现,重点关注DPWMA调制实现、正负序分离锁相环设计及前馈补偿环节的参数整定,同时通过多工况仿真对比分析各项性能指标,深入理解各模块间的协同作用机制。
内容概要:本文以ANPC三电平并网逆变器为研究对象,提出了一种融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相与电网电压前馈控制的高性能并网控制策略。通过对ANPC拓扑结构的分析,阐明其在开关损耗均衡、点电位稳定和低输出谐波方面的硬件优势,为高质量并网奠定基础。在此基础上,DPWMA调制策略有效提升输出波形的等效开关频率,显著降低谐波含量;正负序分离锁相技术可精准提取电网正序分量,克服电网不平衡导致的锁相失真与电流不对称问题;电网电压前馈控制则增强系统对动态扰动的响应能力,缩短调节时间。文章构建了“信号采集—核心控制—调制驱动”的三层协同控制架构,并通过多工况仿真验证了该策略在稳态、不平衡及动态扰动条件下的优越性能,结果表明系统具备优异的电能质量、运行稳定性与抗扰能力。; 适合人群:电力电子、新能源并网、自动控制等相关领域的科研人员、研究生及从事逆变器设计与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 提升大功率并网逆变器在复杂电网环境下的运行稳定性与电能质量;② 解决电网电压不平衡、谐波畸变、电压骤变等工况下的锁相失真与电流不对称问题;③ 优化动态响应性能,应用于新能源发电、工业变流器等高可靠性要求场景; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink仿真平台,复现文控制策略与仿真模型,重点理解DPWMA调制实现方法、正负序分离锁相环设计及前馈-反馈复合控制结构的协同机制,并通过不同扰动工况测试系统鲁棒性。
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制的应用,旨在提升水下机器人在复杂、非线性及动态变化海洋环境的控制精度与自适应能力。通过将强化学习算法与传统PID控制深度融合,构建了一种能够在线自主调整PID参数的智能控制框架,有效克服了传统PID控制器在面对模型不确定性、外部干扰和时变系统特性时适应性不足的问题。研究详细阐述了AUV的动力学建模过程,并精心设计了Q-Learning算法的状态空间、动作空间与奖励函数,使其能在Matlab仿真环境通过不断的交互试错进行学习与优化,最终实现对航向角、深度等关键运动姿态的高精度、强鲁棒性控制。仿真结果充分验证了该方法在响应速度、稳态精度和抗干扰性能方面相较于传统方法的显著优越性,为智能水下装备的自主决策与控制提供了重要的理论依据和技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习初步知识及MATLAB编程能力的研究生、科研人员及从事智能机器人、无人系统控制开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂动态系统的智能控制设计;②解决传统PID控制器参数整定困难、环境适应性差和鲁棒性不足的关键问题;③推动强化学习等人工智能技术在实际工程控制系统的落地应用、性能优化与可靠性验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注Q-Learning与PID的耦合机制、状态量与奖励函数的设计原则,深入理解智能控制策略的训练收敛过程、超参数敏感性及其在不同工况下的性能表现。

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