《三角洲行动》跨平台渲染技术解析
高性能地形与生物群落优化策略
随着跨平台游戏研发成为趋势，如何在保障PC端画质的同时兼顾移动端性能，成为了开发者面临的核心挑战。腾讯天美工作室群在GDC 2025上分享了《三角洲行动》的跨平台地形与生物群落渲染技术。
作为一款由天美斥资20亿元打造的超写实FPS游戏，《三角洲行动》实现了PC和移动端双端DAU突破1200万的成绩，并在技术层面展现出高水平的跨平台适配能力。
技术架构核心目标
- 构建基于PBR（物理渲染）的自然开放世界
- 实现高效的技术管线，在有限时间和人力下覆盖双端交付
- 保障高性能表现，满足从旗舰到中低端设备的广泛兼容性
多模式地图设计
游戏包含三种主要模式：
- 主世界的“撤离模式”：10公里×10公里开放式地图，支持动态事件生成
- 大规模PvP模式：最多64人同图对战，支持车辆载具与破坏特效
- 战役模式：线性任务驱动，复刻经典IP《黑鹰坠落》体验
跨平台生物群落渲染方案
为解决大世界环境中植被种类丰富、平台差异大等问题，《三角洲行动》采用了Clipmap纹理管理技术，实现资源的高效利用：
- 将纹理分辨率从原本占用100MB的大纹理压缩至仅约2.5MB
- 整合多种生物群落信息，包括植被健康度、季节变化、水文数据等
- 通过统一的clip map框架，在双平台上实现一致的表现与逻辑控制
具体应用实践
- 植被健康状态被细分为多个区间（0.1–0.85代表季节变化；0.9–1用于战斗损伤），通过LUT采样实现可控随机外观
- 移动端通过简化纹理通道和使用“strands mask”灰度图降低采样次数，提升性能效率
- 植物燃烧状态采用同一数值范围，避免材质派生带来的额外开销
水体系统优化
- 在clip map中整合水流速向量（RG）、吸收率（B）、浮沫信息（Alpha）等数据
- PC端通过三次波纹采样和余弦混合实现更真实效果；移动端采用两次或一次采样进行降级处理
- 水面反射方面，PC使用SSR+IBL，移动端则基于IBL手动调整匹配场景需求
湿度与地面交互表现
- 将湿度信息打包进clip map，用于模拟潮湿地表、岩石湿润及水坑效果
- 通过高度层采样和wet mask阈值混合方式，减少贴花使用从而降低绘制调用
全局光照与环境遮蔽
在PC端采用屏幕空间光线追踪环境光遮蔽（SSRTAO），结合纹理补充细节，增强环境沉浸感。移动端则根据硬件特性采用简化方案以保证流畅运行。
《三角洲行动》跨平台植被与地形渲染技术解析
高效环境光遮蔽与阴影优化策略
针对植物渲染，采用预烘焙顶点环境光遮蔽（AO）模拟次表面散射的多次遮挡效果。移动端仅使用顶点AO，草类可通过额外UV坐标实现环境光遮蔽，同时该技术参与虚假阴影计算，对移动设备性能表现至关重要。
处理大量植物时，传统阴影计算成本高昂，通过将AO应用于直接光照阴影，实现更平滑过渡并降低采样开销。配合虚拟阴影技术，可模拟多种透光效果，避免画面过暗。
草地与树木的性能优化方案
由于草皮渲染开销远高于树木，采取不投射也不接收阴影的设计，并结合逐实例随机值与AO混合模拟阴影效果。此外，将草的位置信息烘焙至地形Clipmap中，用于地形采样，并添加直接光照与镜面遮挡以改善融合效果。
对于远处植被，PC端采用Impostor作为最终LOD细节层次，移动端则使用Billboard作为远距离模型替代方案，而组合卡片（Assembly Card）则适用于地图边界等不可达区域。
植被远景绘制技术详解
Impostor采用基于网格卡片的技术，通过不同角度捕捉模型纹理，分别处理树冠与树干，合并后实现整体视觉效果，并引入抖动时间抗锯齿实现平滑过渡。
Billboard分为单平面与倾斜平面两种类型，前者适用于对称植被，后者用于外形高度不对称的树木如棕榈树。在着色器中进行树冠扭曲和树干偏移处理，确保视觉匹配实际模型。
Assembly Cards为Billboard的延伸，由美术师手动布置形成集合体，并捕捉为原始纹理应用于条带平面，构建远距离森林场景。
程序化内容生成与跨平台适配
借助Houdini实现离线程序化生成流程，结合地形数据生成点云，导入引擎后实例化生物群落对象。支持美术师使用预设笔刷工具，快速绘制地形、植被与特效资源。
配方完全分离设计使PC与移动端拥有各自独立HDA文件，满足平台限制下的差异化需求。通过继承高优先级元素并去除冗余细节，实现外观一致性。
当性能压力过大时，进一步设计专有移动端配方，在密度与类别上更激进降级。装饰细节自动补全，确保视觉一致性的同时控制性能开销。
自动化植被布置与修正机制
采用体素化方法验证模型是否相交，若发现交叉问题自动调整方向并循环修正，确保所有树木整齐美观摆放。
针对移动端草皮悬浮问题，通过向地形发射射线测量距离进行自动拉低处理。视性能状况决定是否替换为更小草簇，维持视觉质量。
地形与道路渲染优化
利用PCG系统动态调整植被密度或模型类型，实现不同画质等级下的最佳平衡。最终版本实现PC与移动端在视觉感知上的高度一致。
面对低配设备不支持虚拟纹理的问题，专门生成与地形拓扑匹配的道路模型，并引入多边形简化与顶点拉升技术解决Z轴冲突。
核心技术团队介绍
由Jade工作室引擎主程Hang Jiao（Jesse）主导，《三角洲行动》采用自适应虚拟纹理技术实现高效地形纹理渲染，支持大规模贴花应用，在虚幻引擎4.24基础上打造高质量跨平台表现。
移动设备上虚拟纹理与地形渲染技术优化实践
提升性能与视觉质量的关键策略
在移动设备上应用虚拟纹理（VT）时，为减少带宽消耗和设备发热，我们对纹理进行运行时压缩，采用ASTC 4×4 或 6×6 格式。该算法仅支持两种端点模式，并在所有移动设备上使用像素着色器进行压缩。
数据通过像素着色器写入无符号整数4通道纹理中，每个像素128位，随后复制到缓冲区并转换为压缩纹理。
结果表明，带宽消耗每帧减少至四分之一或九分之一。PSNR达到40–50区间，满足美术需求。单个VT页面压缩时间约0.2毫秒。
地形纹理混合方案改进
我们在移动端采用混合贴图（Splat Map）方法，对PBR纹理通道进行打包以减少纹理数量。反照率和高度图、法线、粗糙度与环境光遮蔽分别存储于不同纹理数组中。
美术师希望支持至少32层，但我们发现传统方式存在局限。我们提出新的ID贴图解决方案，在一个点上仅允许两个图层，分别为底层和顶层，且只需存储顶层权重。
最终在三角形内部进行插值，将采样层数从8层减至6层，并进一步限制为3层，确保过渡效果自然。
高效实现悬崖渲染与三平面映射效果
针对悬崖拉伸问题，我们提出将三平面映射渲染至虚拟纹理中。通过判断法线方向选择最佳映射平面，并在VT管线中使用真实地形网格和SampleGrad函数。
为解决接缝问题，我们采用受《孤岛惊魂》启发的随机方法，在帧与帧之间保持一致且具备mipmapping功能，成本低且视觉效果良好。
视觉质量增强与远距离细节处理
在远处高LOD mips精度不足时，采用远距离平铺因子与线性混合结合方式，有效消除块状效果，提升视觉柔和度。
为恢复远处地形几何细节，引入流式虚拟纹理（SVT），将顶点法线烘焙进纹理中，并与实时虚拟纹理共用同一物理空间，避免内存额外开销。
最终效果优秀，远距离地形无细节丢失，且美术师可通过离线修改SVT调整远景。
地形绘制调用优化与CDLOD实现
针对UE默认地形渲染效率低下问题，我们采用CDLOD技术，利用实例化瓦片渲染地形网格，仅需1~2次绘制调用完成全部地形。
同时引入软件曲面细分方案作为扩展，避免硬件曲面细分的局限，在移动端取得更好适配效果。
跨平台地形渲染优化：PC 与移动端的性能平衡
实现高效地形处理的技术路径
在地形渲染中，我们通过柔和细分（soft tessellation）实现在近处高几何密度，远处快速降级的方式。为优化连续细节层次（CDLOD）相邻补丁间的LOD差值限制，采用4×4细分策略，在误差率和实例数量间达到了良好平衡。
相较硬件曲面细分，该方法具备更低的误差和更优三角布局，并已用于PC端。理论上也可适用于移动端，但因开发时间有限，尚未集成进最终版本，中高端设备可尝试使用。
内存与渲染优化：多层级纹理管理
通过clipmap技术，在摄像机周围动态加载高精度纹理、远处使用低精度纹理，显著节省内存占用。
splat ID map也转换为clipmap，配合整体场景渲染器管理流送剪辑图，减少了actor数量并降低卡顿发生几率。
将纹理数组改造为动态加载机制，在需要时填充空缺位置，控制全分辨率纹理加载总量。对于中距离地面则采用较小mipmaps进行优化。
着色器优化与虚拟纹理通道改进
根据每个区域所需的混合层数量，为着色器创建三种变体，选择合适变体减少不必要的运算开销。
针对移动端合并两个虚拟纹理通道以减少采样次数，并通过子通道或帧缓冲提取操作优化数据流转，避免回传至主内存。支持ASTC格式压缩，并预处理无阿尔法混合区域以提高效率。
多设备适配与低配设备兼容性处理
通过调整最大分辨率、VT mip bias、纹理阵列偏移等参数实现不同设备上的内存优化。
高端设备维持1米高度图精度，低端设备降为2米，减少顶点数。限制页面填充频率及各向异性采样设置进一步提升性能。
对于部分低配设备，我们放弃虚拟纹理方案，直接渲染splat map，并简化纹理方式，仅保留单层顶点纹理，道路则作为单独网格处理以确保兼容性。
性能测试结果
测试数据显示，我们的优化方案在骁龙855平台上，无论高性能还是低性能配置下，均比传统四层逐层权重法在帧率、能耗、带宽及GPU耗时表现更好。
值得一提的是，本方案支持高达32层地形渲染，并能添加大量贴花元素，具备更强表现力。
未来优化方向与团队致谢
后续可拓展天气系统、水下视觉效果等新特性，同时深入探索地形法线阻尼对视觉体验的改善。
感谢《三角洲行动》全体成员的努力以及GDC大会的支持。