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UnityShader之Glitch Art效果

UnityShader之Glitch Art效果

作者: 侑虎科技 | 来源:发表于2019-06-17 17:20 被阅读0次

    【博物纳新】是UWA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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    导读

    电视信号受到干扰,产生画面抖动、色彩漂移等现象,这种电子设备成像故障产生的效果,被应用在赛博朋克等科幻类型的影视游戏作品中。逐渐成为一种特有的风格艺术:故障艺术(Glitch Art)。育碧在其3A大作《看门狗》系列中,频繁的采用了这种表现手法。日本知名Unity大师Keijiro的开源库项目KinoGlitch模拟了这一风格。

    该项目主要模拟了两种类型的效果:Analog Glitch和Digital Glitch。

    (无特效时场景)

    开源库链接:https://lab.uwa4d.com/lab/5b5d1c86d7f10a201feaa37f

    Analog Glitch

    这种Glitch效果类型可以分为以下四种效果:

    1、Scan Line Jitter

    (_scanLineJitter设定为0.5时 效果图)

    这种效果是以像素为单位横向拉伸不同程度地拉伸物体,从而形成抖动。可以通过后处理的方式来实现。在Shader中进行采样的时候,采样点为原图位置横向偏移一些的点。可以通过一个float类型的变量来控制偏移量。

    (_scanLineJitter设定为1时 效果图)

    这个效果的实现重点在于采样的随机性,这样抖动的效果更加逼真。并且偏移量处在一个限定的范围内,即使抖动也能基本看出原本的模型样貌。作者设计了一个较为复杂运算来模拟随机效果,并将偏移量限定在特定范围内:

    //AnalogGlitch.cs中设定变量用于控制偏移量
    [SerializeField, Range(0, 1)]
    float _scanLineJitter = 0;
    
    //AnalogGlitch.shader
    //计算具体偏移量
    float jitter = nrand(v, _Time.x) * 2 - 1;
    jitter *= step(_ScanLineJitter.y, abs(jitter)) * _ScanLineJitter.x;
    
    float nrand(float x, float y){
      return frac(sin(dot(float2(x, y), float2(12.9898, 78.233))) * 43758.5453);
    }
    //根据偏移量进行采样
    half4 src1 = tex2D(_MainTex, frac(float2(u + jitter, v)));
    
    

    2、Horizontal Shake

    这种效果用于进行横向的抖动,通过设定一个float类型的偏移量。绘制时根据偏移量进行采样即可:

    //AnalogGlitch.cs中设定变量用于控制偏移量
    _material.SetFloat("_HorizontalShake", _horizontalShake * 0.2f);
    //AnalogGlitch.shader
    //计算具体偏移
    float shake = (nrand(_Time.x, 2) - 0.5) * _HorizontalShake;
    
    float nrand(float x, float y){
      return frac(sin(dot(float2(x, y), float2(12.9898, 78.233))) * 43758.5453);
    //根据偏移量进行采样
    half4 src1 = tex2D(_MainTex, frac(float2(u + shake, v)));
    
    

    3、Color Drift

    (效果图)

    这种效果主要用于模拟机器故障时颜色显示出现错乱、偏移、重影的情况。可以通过讲RGB通道进行分离重组的方式进行实现。

    //AnalogGlitch.cs中设定变量用于控制偏移量
    var cd = new Vector2(_colorDrift * 0.04f, Time.time * 606.11f);
    _material.SetVector("_ColorDrift", cd);
    //AnalogGlitch.shader
    //计算具体偏移
    float drift = sin(jump + _ColorDrift.y) * _ColorDrift.x;
    
    //采样原图&根据偏移量进行采样
    half4 src1 = tex2D(_MainTex, frac(float2(u , v)));
    half4 src2 = tex2D(_MainTex, frac(float2(u + drift, v)));
    
    //将上述的采样结果进行混合
    return half4(src1.r, src2.g, src1.b, 1);
    
    

    4、Vertical Jump

    (效果图)

    这种效果用于模拟机器故障时,出现纵向跳动的的情况。这种情况的模拟比较简单,可以通过设定一个纵向偏移量,对原图进行采样即可:

    (效果图)

    在此基础上,可以通过插值,来实现采样过程中只采集局部图片的效果:

    (进行插值后效果图)

    具体代码如下:

    //AnalogGlitch.cs中设定变量用于控制偏移量
    _verticalJumpTime += Time.deltaTime * _verticalJump * 11.3f;
     var vj = new Vector2(_verticalJump, _verticalJumpTime);
    _material.SetVector("_VerticalJump", vj);
    
    //AnalogGlitch.shader
    //进行插值
    float jump = lerp(v, frac(v + _VerticalJump.y), _VerticalJump.x);
    //根据偏移量进行采样
    half4 src1 = tex2D(_MainTex, frac(float2(u, jump)));
    
    

    可以将上述四种实现效果进行组合:

    half4 src1 = tex2D(_MainTex, frac(float2(u + jitter + shake, jump)));
    half4 src2 = tex2D(_MainTex, frac(float2(u + jitter + shake + drift, jump)));
    return half4(src1.r, src2.g, src1.b, 1);
    
    

    从而得到一些复杂的效果:

    (效果图)

    Digital Glitch: Block Damage

    (效果图)

    这种类型效果是在图像上显示一定大小、颜色的色块,用于模拟电子设备故障部分区域无法正常显示的效果。

    可以通过一个噪声图像来辅助制作。首先随机生成一个噪声图像:

    void UpdateNoiseTexture(){
    var color = RandomColor();
    for (var y = 0; y < _noiseTexture.height; y++){
      for (var x = 0; x < _noiseTexture.width; x++){
        if (Random.value > 0.89f)
          color = RandomColor();
        _noiseTexture.SetPixel(x, y, color);
        }
      }
       _noiseTexture.Apply();
    }
    
    

    设定一个float类型的变量_intensity用来控制效果力度。

    作者在片元着色器中设计了一套运算,保证当_intensity=1时,图像全部区域产生该效果:

    反之,_intensity=0时,没有效果。

    具体采样包括:正常图像、前一次刷新时图像、噪声图像。通过这三种图像采集的得到的区域进行混合叠加得到效果:


    性能测评

    我们对项目进行优化处理,将场景中模型使用的Standard Shader 全部替换为Diffuse Shader。(大家在使用案例测试时要注意其Standard Shader带来的巨大开销)。

    使用华为8Plus,开启多线程渲染,同时开启两个效果后,用GOT Online测试了下性能,FPS可达30帧左右。

    读者可以尝试将该效果应用于移动端。应用时可以进一步优化,例如简化算法,减少使用sin、dot、pow等函数,采用其他的算法来模拟随机等。


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