GLSL代码讲解 (不用看懂是什么,只需要看懂有什么,)
// --- Uniforms: 从 TouchDesigner 传入的控制参数 ---
uniform float fa; // uniform: 定义一个浮点数变量 fa (Force Amount),用于整体缩放最终的力的大小。
uniform float falloff; // uniform: 定义一个浮点数变量 falloff,用于控制力的衰减指数。
uniform float maxRadius; // uniform: 定义一个浮点数变量 maxRadius (最大半径),在此代码中未被使用。
uniform int normlaizeSum; // uniform: 定义一个整数变量 normlaizeSum (应为normalizeSum),在此代码中未被使用。
// --- 常量定义 ---
const float EPS = 1e-9; // const: 定义一个极小的浮点数常量 EPS (Epsilon),用于防止计算中出现除以零的错误。
// --- 主函数入口 ---
void main() { // main(): 所有 GLSL 程序的入口点,代码从这里开始执行。
const uint id = TDIndex(); // TDIndex(): 获取当前正在处理的粒子/线程的唯一索引号 (ID)。
// 这是一个安全检查,确保 id 没有超出处理范围
if (id >= TDNumElements()) { // TDNumElements(): 获取输入数据点的总数。
return; // return: 如果 id 超出范围,则提前退出,不执行后续代码。
}
// --- 数据读取和初始化 ---
vec3 pos = TDIn_P(0, id); // TDIn_P(0, id): 从第 0 个输入源读取索引为 id 的点的位置(Position)。
vec3 F = vec3(0.0); // vec3(0.0): 创建一个三维向量 F (Force),并初始化为零向量 (0,0,0),用于累加所有的力。
float totalw = 0.0; // 创建一个浮点数 totalw (total weight),用于累加权重,在此代码中未被使用。
uint na = TDInputNumPoints(1); // TDInputNumPoints(1): 获取第 1 个输入源(通常是吸引子)的总点数。
// --- 循环计算 ---
// 开始一个 for 循环,它将遍历第 1 个输入源中的每一个点(每一个吸引子)
for (uint j = 0; j < na; j++) {
// --- 向量和距离计算 ---
vec3 aPos = TDIn_P(1, j); // TDIn_P(1, j): 在循环中,获取当前吸引子的位置。
vec3 d = aPos - pos; // 向量减法: 计算出从当前粒子 (pos) 指向吸引子 (aPos) 的方向向量 d。
float r2 = dot(d, d) + EPS; // dot(d, d): 计算向量 d 的点积,结果是其长度的平方 (r²),这比直接算长度更高效。
float r = sqrt(r2); // sqrt(r2): 对长度的平方进行开方,得到粒子到吸引子的精确距离 r。
vec3 dir = d / r; // 向量除法: 将方向向量 d 除以它的长度 r,得到一个长度为 1 的单位方向向量 dir (归一化)。
// --- 权重和衰减计算 ---
float w = 1.0; // 定义一个权重 w (weight),这里设为常数 1.0。
// 使用三元运算符判断如何计算力的强度 f (factor)
// 如果 falloff > 0,则力的强度按 r 的 -falloff 次幂进行衰减 (距离越远,力越小)
// 否则,力的强度恒为 1.0 (没有衰减)
float f = (falloff > 0.0) ? pow(r, -falloff) : 1.0;
// --- 累加总力 ---
// 将方向(dir)、权重(w)和强度(f)相乘,得到来自当前吸引子的力向量...
// ...然后使用 += 将这个力累加到总的力 F 上。
F += dir * (w * f);
totalw += w; // 将当前权重累加到总权重上 (在此代码中,结果未被使用)。
} // for 循环结束
// --- 输出最终结果 ---
// 将累加后的总力 F 乘以总的缩放因子 fa...
// ...然后将最终结果写入到输出 Buffer (名为 force) 中对应 id 的位置。
force[id] = F * fa;
} // main() 函数结束
想象一下,你是个“上帝”,正在电脑里创造一个小世界。你的世界里有一个小球(粒子 P),还有一个神奇的磁铁(目标点 Apos)。你希望这个小球能被磁铁吸过去。这张图讲的就是你(作为上帝)在幕后需要进行的计算步骤,让小球知道该怎么飞。
咱们一步一步来看:
第1步:计算方向 (Compute Direction)
-
图中公式:
dir = Apos - P
-
大白话讲解:
-
首先,小球得知道磁铁在哪边吧?它得有个方向感。
-
怎么算呢?很简单,用“终点”减去“起点”。你想让小球从
P
点飞到Apos
点,那Apos
就是终点,P
就是起点。 -
Apos - P
就算出了一个箭头(在数学里叫“向量”),这个箭头正好从你现在的位置 (P
) 指向你想去的地方 (Apos
)。我们给这个箭头起个名字,叫dir
(Direction 的缩写)。 -
一句话比喻: 就像你在十字路口问路,别人给你指了个方向:“往那边走!”。这个“方向箭头”就是
dir
。
-
第2步:计算距离 (Calculate Distance)
-
图中公式:
dist = length(dir)
-
大白话讲解:
-
光知道方向还不够,小球还得知道自己离磁铁有多远。是近在咫尺,还是一眼望不到头?
-
上一步我们不是算出了那个叫
dir
的箭头吗?这个箭头的长度,不就是小球到磁铁的直线距离嘛! -
length()
是一个专门算箭头长度的“工具”(函数)。把dir
扔进去,它就告诉你一个数字,这个数字就是距离dist
。 -
一句话比喻: 问路之后,你又问了一句:“那具体有多远啊?” 别人告诉你:“大概500米”。这个“500米”就是
dist
。
-
第3步:归一化方向 (Normalize Direction)
-
图中公式:
normDir = normalize(dir)
(注意:图里原来的公式Weight · Strength
是不对的,这里用正确的概念解释) -
大白话讲解:
-
这是最关键也最不好理解的一步,但别怕。
-
上一步我们知道了距离,比如500米。但现在,我们想暂时忽略距离,只关心那个纯粹的“方向”。我们需要一个“标准的方向箭头”。
-
“归一化” (Normalize) 就是把
dir
这个箭头的长度强行变成 1,但箭头指向的方向保持不变。我们管这个长度为1的“标准方向箭头”叫normDir
(Normalized Direction)。 -
为什么要这么干?因为这样一来,
normDir
就成了一个万能的“方向舵”。以后我们想让力大一点,就在这个“方向舵”上乘以一个大数;想让力小一点,就乘以一个小数。它的作用就是只提供方向,力的大小由我们后面再决定。 -
一句话比喻: 你开车去一个地方,
normDir
就好比是你的方向盘,它只管你车头朝哪,不管你油门踩多深。
-
第4步:调整力度 (Scale by Weight, Strength)
-
图中公式:
force = normDir * Weight * Strength
(同样,图里原来的+
号是错的,应该是乘法) -
大白话讲解:
-
现在我们有了标准的方向 (
normDir
),该决定用多大的力气去推小球了。 -
Weight
(权重) 和Strength
(强度) 就是两个让你调节力大小的“旋钮”。 -
比如,你可以设定磁铁的吸引力强度
Strength
是 10。 -
normDir
(方向) 乘以Strength
(力度),就得到了一个既有方向又有大小的“力” (Force)。这个force
箭头,方向指向磁铁,长度就是10。 -
你还可以增加更多规则,比如“离得越近,吸力越强”,这就是
Weight
可以发挥作用的地方。 -
一句话比喻: 你已经把方向盘 (
normDir
) 摆正了,现在该决定踩多深的油门 (Strength
) 了。方向盘和油门一结合,车子就获得了前进的动力 (force
)。
-
第5步:施加力 (Apply Force)
-
图中公式:
P = P + force
-
大白话讲解:
-
万事俱备!我们已经算出了一个完美的力
force
。 -
现在就把这个力应用到小球身上。怎么用?非常简单,直接加起来!
-
用小球现在的位置 (
P
) 加上我们算出来的那个力 (force
),就得到了小球下一瞬间的新位置。 -
电脑会以极快的速度(比如每秒60次)重复这整个过程。每一次,小球的位置都会更新一点点,越来越靠近磁铁。连起来看,小球就像真的被吸过去一样,形成了一个平滑的动画。
-
一句话比喻: 你在A点,现在朝目标迈出了一步(这一步就是
force
),你就到达了一个新的点A + 步长
。持续不断地迈步,你就走到了终点。
-
总结
所以,这张图的整个故事就是:
一个小球,想去一个地方。它先抬头看准方向,估算一下距离,然后心里定好一个标准的前进方向。接着,根据需要决定这一步要迈多大,最后,迈出这一步。然后不断重复这个过程,直到到达目的地。
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