PCG 常用节点记录

约定

约定一些术语表达

中文翻译	原文	说明
属性	Attribute	每个输出都有自己的属性，可以理解为表头
属性行(表行)	Point Data / Metadata	同一个输出里都有相同的表头，但数据不一样，多个Point就有多行
属性集（表）	Attribute Set	属性 + 全部属性行形成的一张表格(方便表述可以简称表)
集组（表组）	Attribute Sets / Attributes / Data	属性集作为元素的数组，存放每一张完整表的数组

约定符号表示：

表组 alt text

大写字母命名：A,B,C
空表组：{}
表组里3个不同表：A:{a,b,c},或者直接{a,b,c}

表 alt text

小写字母表示表：a,b,c
a表里全部行：[a...]

行 alt text

表行：a(1)
行属性：a(1).Position

基础操作

常量

alt text

可以通过 Create Attribute 节点创建一个常量
通过指定outputTarget 来个输出命名

操作

PCG的操作，就是处理表，一行一行地处理。以multiply乘法节点为例，对于乘法来说，并不是所有属性都可以进行乘法，所以实际上只能针对某一个属性进行乘法，所以默认的操作对象是行的最后一个属性@Last，我把这种默认操作，叫尾操作。节点里也可以手动指定其他属性。

因此，PCG的大部分操作都可以归纳为选中表的其中一列进行操作

归纳一些大部分的情况：

表之间操作的局限性：必须N:N（大部分情况下）

图下图，两者行数必须相等，才能实现“两两相乘”：图中展示行数不同的表之间进行相乘，会报错，无论是2对3，还是1对3操作，都报错。表之间数据必须一一对应。copy points是特殊实现，可以无视这个限制。详见copy points。
常见例外：常量可以和任意行数表操作：每行都和该常量相乘，非常好理解。
常见例外：Add Attribute无视N:N的限制 Array表只有2条数据，而Array2有5条，无法一一对应，数据会在不足时重复使用，类似取余。

表组之间的局限性：必须1:N，N:1，N:N（大部分情况下）

表组数量必须相同，或者其中一方的数量为1 如图，使用归组操作把点分成3组后，和两组表的相乘操作，就会报错。
另外，copy points也是特殊的，但需要勾选N:M支持，否则会也报错。

赋值

直接赋值：Set
写回：@source 大部分操作都支持写回@source, output target使用@source表示写回默认输出数据，图这里默认输出是InputA，可以修改为InputB.
重写: 使用Remap节点图中展示用尾操作，把数据写入@color里面。ReMap还能随机过渡。
添加：显式使用Add Attribute节点上面的2种操作也能把属性添加到末尾，但这个方法更加强大，可以添加各种支持的数据，比如Texture等。

读取

获取表的某一行：a(2)
获取表组的某个表：A(2)
获取行的某个属性：a(1).Color

删除

alt text 没啥好说的，直接用Delete Attribute节点，就是 Add Attribute节点的反向操作。

还有个Attribute Remove Duplicates 删除重复的属性

条件控制

都是相对静态的控制，PCG本身无法修改判断值。但可以用代码，比如蓝图在运行时修改，改变数据流向来产生变化，相当于一个静态开关。

Branch: 给数据下游提供2个分支
Select: 选取其中一个上游
Select相对branch更加灵活一些：

循环

Loop 是针对表组来操作的。如果需要循环，需要向把要处理的数据，整理成表组结构。

Loop需要配置 Pin的使用类型，有3种：Normal，Loop，和 feedback alt text

Pin 状态

Advanced：默认会自动隐藏
Normal：不会自动隐藏
Required：必须连接

Pin使用模式：

Normal：默认，一般用于数据处理，使用体感上和Loop没啥区别，完全可用使用它作为默认。
Loop：结果和Normal一样，过程不太一样，如果你知道哪部分需要循环，最好使用这个模式。
feedback：提供上一次循环的数据。如果要用上的话，输入和输出都要定义这个PIN，
这3使用模式只需要在输入的Pin配置好即可，而输出Pin 即使全部使用默认的Normal也可以，代码内部是会自动匹配的。

和 Select结合组成更动态的判断

alt text

例子：

循环体：创建一个点，合并到一起再输出；累加自定义数据Data，输出到Feedback。只配置了输入Pin的自定义数据Data为feedback，其他都是默认。 alt text

调用结果：每个表都多了一个行，尾部也增加了一个经过累加的自定义数据Data alt text

函数

PCG 并没有函数这回事，但提供了类似的一些类似的东西：

Subgraph 可用于复用通用逻辑。和Loop没啥太大区别，都要另外创建一个文件来写节点，只是不能循环。另外创建文件感觉还是挺不方便的，希望官方能够把它做得更像函数一些。
Custom Node，自定义节点，可以用于实现复杂的逻辑，蓝图和C++ 都能创建。
CustomHLSL Node，可以调用GPU并行计算一些参数，SDF也是支持的，也相当于一种“函数”。

（以下是节点的使用）

Merge 合并

把全部输入进来的表组，合并成单个大表（属性集）。 alt text

//伪代码
merge({a,a},{b}) = [a...,a...,b...]

WARNING

如果表头的数量不一样，表头也会进行合并：

多出来的一方，作为另一方的默认值，（谁带来的就用谁作为默认值）:

A表头[花瓣个数，花颜色], B表头[花瓣个数，花的种类]

合并后，每一行的值：[花瓣个数，A花颜色，B花的种类]

Gather 收集

和Merge不同，Gather不会合并每行的数据，而是把输入的表组都合并在一起。 alt text

//伪代码
gather({a,a},{b},{c}) = {a,a,b,c}

Dependency Only: 该输入不会被合并到最终结果，仅作为依赖，类似异步编程里，需要等待某个流水线的也完成后，才能开始合并。

Reduce 归约

归约支持多个模式，sum，average,max,min,Join alt text

//类似函数式编程里的reduce
reduce([a...],Math::Sum) = a1.x + a2.x + a3.x + ...

Merger Output Attributes: 用于把集组合并成单一的属性集

Copy Points

alt text 这是很迷惑的名字，直面意思是复制点，实际上的意思大概是：

Copy Points 节点是PCG系统中一个重要的点操作节点，其主要功能是将源点（Source Points）复制到目标点（Target Points）上。这个节点最常见的使用场景是：以相对位置的方式，将输入源的点附加到目标点上，其中目标点作为输入源点的轴心点（Pivot）。

详细用法参考B站Up ZzxxH 总结的图： alt text

详细说明

点的复制模式

笛卡尔积模式 (bCopyEachSourceOnEveryTarget = true)

cpp

NumIterations = NumSources * NumTargets;
const int32 SourceIndex = i / NumTargets;
const int32 TargetIndex = i % NumTargets;

每个源点都会复制到每个目标点上
产生 N * M 个输出点

一对一模式 (bCopyEachSourceOnEveryTarget = false)

cpp

if (NumSources != NumTargets && NumSources != 1 && NumTargets != 1)
{
    // 报错：只支持 N:N, 1:N 和 N:1 操作
}
NumIterations = FMath::Max(NumSources, NumTargets);

支持 N:N, 1:N 和 N:1 的映射关系
产生 max(N, M) 个输出点

元数据处理

元数据继承模式

cpp

// 五种模式
SourceFirst  // 优先源点元数据，添加目标点独有属性
TargetFirst  // 优先目标点元数据，添加源点独有属性
SourceOnly   // 仅使用源点元数据
TargetOnly   // 仅使用目标点元数据
None         // 不使用元数据

属性合并优化

cpp

// 使用并行处理来设置属性值
ParallelFor(AttributeCountInCurrentDispatch, [&](int32 WorkerIndex) {
    FPCGMetadataAttributeBase* Attribute = AttributesToSet[AttributeOffset + WorkerIndex];
    Attribute->SetValuesFromValueKeys(Values, false);
});

Attribute Partition 属性分组

这个其实就是函数式编程里的 GroupBy, 根据输入的属性值进行归组 alt text

// 类似GroupBy`操作
GroupBy([{id:1, type:"A"}, {id:2, type:"A"}, {id:3, type:"B"}], "type") = {
    "A": [{id:1, type:"A"}, {id:2, type:"A"}],
    "B": [{id:3, type:"B"}]
}

Assign Index Partition : 分配一个序号

Filter Data By Index 和 FilterElementsByIndex

Filter Data By Index节点有个输出，选中的和未选中的

名字里的Data是集组的意思，该节点用于在集组里面筛选出自己要的属性集

如果要获取属性集里的点数据，可以使用 FilterElementsByIndex

但FilterElementsByIndex 节点只输出选中的

区别：

FilterDataByIndex: A(index) 这是表组
FilterElementsByIndex: a(index) 这是表

alt text

都支持选中语法：

8 （返回索引为8的值）
1:8 （返回索引1到7的值）
:8 （返回索引0到7的值）
-1 (返回倒数第一个值)
-8: (返回倒数第8到倒数第1)
1:5,10:15 （返回索引1到5，索引10到15的值）

Attribute ReMap 属性重映射

这是一个修改自身属性的节点，非常常用

Trig 三角函数节点

三角函数节点，可以用于计算正弦、余弦、正切等函数其中atan2 非常常用。atan2(y,x) 可用计算角度。

Grammar相关节点

Attract 吸附节点

给定一个搜索距离，寻找最近或者的的远的点

案例 alt text

支持3个吸引模式：

Closest Mode

功能：将源点吸引到最近的目标点
实现原理：在指定搜索半径内使用点的Position（Transform.Location）计算欧几里得距离
使用场景：需要简单的就近吸引时使用

MinAttribute Mode

功能：吸引到属性值最小的目标点
实现原理：在搜索半径内比较目标点的指定属性值，选择最小值
支持任何可比较的属性类型
使用场景：例如将物体吸引到最低高度的位置

MaxAttribute Mode

功能：吸引到属性值最大的目标点
实现原理：在搜索半径内比较目标点的指定属性值，选择最大值
支持任何可比较的属性类型
使用场景：例如将物体吸引到密度最大的区域

（目前应该是有bug，选择MinAttribute和MaxAttribute的时候，设置了可以比大小的属性，但还是没有效果。）

所以通常还是用Closest Mode，使用weight控制位置插值，weight越大，插值越近目标值。

源码：OutputValue = FMath::Lerp(SourceValue, TargetValue, Alpha); alpha 就是 weight。

使用weight的时候，这个配置不能没有： alt text

参数

Distance: 搜索半径，决定吸引的作用范围
Weight: 吸引强度(0-1)
- 0: 保持在原始位置（不吸引）
- 1: 完全吸引到目标位置
bRemoveUnattractedPoints: 是否移除未被吸引的点
TargetAttribute: MinAttribute和MaxAttribute模式下用于比较的属性
SourceWeightAttribute/TargetWeightAttribute: 源点和目标点的权重属性

Difference 差集

详情

Intersection 交集

可以添加多个secondary input alt text

主输入（Primary Input）
- 主要输入 Primary Input Pin 是交集计算的起点，每个输入都会被单独计算。
- 每个主输入的数据会与所有其他输入进行交集计算，并生成新的空间数据。
次要输入（Secondary Input）
- 所有次要输入数据默认会被自动联合（unioned），然后才与主输入进行交集计算。
- 例如：
  - 输入 A（主输入）
  - 输入 B1、B2、B3（次要输入）
  - 在计算时，B1、B2、B3 会先合并成一个整体 B，然后 A ∩ (B1 ∪ B2 ∪ B3) 进行交集计算。
空数据处理
- 如果某个输入为空（无数据），默认情况下，该输入会返回空结果。
- 但如果勾选了 Ignore Empty Secondary Input，那么空的次要输入将不会影响计算，而是会跳过它们。

References

拆解UE5 PCG 项目《CassiniSample》(一)

PCG 常用节点记录 ​

约定 ​

基础操作 ​

常量 ​

操作 ​

赋值 ​

读取 ​

删除 ​

条件控制 ​

循环 ​

Pin 状态 ​

Pin使用模式： ​

和 Select结合组成更动态的判断 ​

函数 ​

Merge 合并 ​

Gather 收集 ​

Reduce 归约 ​

Copy Points ​

点的复制模式 ​

元数据处理 ​

Attribute Partition 属性分组 ​

Filter Data By Index 和 FilterElementsByIndex ​

Attribute ReMap 属性重映射 ​

Trig 三角函数节点 ​

Grammar相关节点 ​

Attract 吸附节点 ​

参数 ​

Difference 差集 ​

Intersection 交集 ​

References ​

PCG 常用节点记录

约定

基础操作

常量

操作

赋值

读取

删除

条件控制

循环

Pin 状态

Pin使用模式：

和 Select结合组成更动态的判断

函数

Merge 合并

Gather 收集

Reduce 归约

Copy Points

点的复制模式

元数据处理

Attribute Partition 属性分组

Filter Data By Index 和 FilterElementsByIndex

Attribute ReMap 属性重映射

Trig 三角函数节点

Grammar相关节点

Attract 吸附节点

参数

Difference 差集

Intersection 交集

References