
【UE5PCG-学习笔记1】基础上手UE PCG - 知乎 - 知乎专栏
用PCG生成大量物体时需要考虑CPU的性能瓶颈,PCG生成依靠CPU来完成(点的生成和静态网格体的生成),并且注意生成Static Mesh的过程是在主线程上完成的,所以我们不能对其进行多线程处理
虚幻引擎程序化资源生成框架PCG 之 常用撒点方法小结 - 知乎
程序化内容生成 (pcg)的关键之一就是"撒点",因为只有把点撒到位,才能在期望的位置生成模型,本文简单总结一下pcg常用的撒点方法,如有遗漏欢迎大家补充,非常感谢!
Parent company guarantees and performance bonds
2010年9月29日 · What is a parent company guarantee (PCG)? Typically a parent or other group company of the contractor grants a guarantee in favour of the developer in terms of which that Guarantor guarantees the performance of the contractor under the building contract.
ue5 pcg(程序内容生成)真的简单方便,就5个节点-CSDN博客
2024年12月23日 · Unreal Engine 5.2全新推出了程序化资源生成框架即Procedural Content Generation Framework下文简称PCG, 开发者可以通过PCG程序快速生成宏大且复杂的游戏场景。 以往这种 程序 化资源(场景)的 生成 需要借助Houdini来实现,有了 PCG , 真的 可以和Houdini说拜拜了!
Understanding Parent Company Guarantees: Key Elements and …
2024年12月16日 · A Parent Company Guarantee (PCG) is a contractual agreement where the parent company commits to fulfilling the obligations of its subsidiary if it fails to do so. This binding assurance can significantly influence project dynamics.
SceneX - zhouzq1.github.io
Based on PCGHub and PCGPlanner, the proposed SceneX can create large-scale 3D natural scenes or unbounded cities automatically according to user instructions. The generated models are characterized by delicate geometric structures, realistic material textures, and natural lighting, allowing for seamless deployment in the industrial pipeline.
Permuted Congruential Generator(置换同余发生器) 伪随机数生成
2019年11月26日 · PCG(Permuted Congruential Generator)是一种高质量的伪随机数生成器(Pseudorandom Number Generator, PRNG),它结合了线性同余生成器(Linear Congruential Generator, LCG)和置换函数,旨在提供更好的统计...
ANSYS求解器类型详解(下)_ANSYS 其他_其他专业_通用_科普-仿 …
2020年8月1日 · 预条件共轭梯度法(PCG)在求解大型结构分析问题时,比雅可比共轭梯度法更快,适用于对称、稀疏矩阵,但内存需求较大。 PCG通过复杂的先决条件提高求解速度,并可通过控制参数优化求解性能。 不完全乔列斯基共轭梯度法(ICCG)类似PCG,但内存需求更大,仅适用于静态、全谐波或全瞬态分析。 推荐在硬件条件允许下首选直接法,其次选择PCG,其他共轭梯度法不推荐。 (1)预条件共轭梯度法解实体单元模型比雅可比共轭梯度法大约快4~10倍,对 …
每个项目中常用这3个PCG工具 - 哔哩哔哩
pcg已支持样条线网格,制作一个程序化绳桥
NJUVISION/PCGCv2: Multiscale Point Cloud Geometry Compression - GitHub
We apply an end-to-end learning framework to compress the 3D point cloud geometry (PCG) efficiently. Leveraging the sparsity nature of point cloud, we introduce the multiscale structure to represent native PCG compactly, offering the hierarchical reconstruction capability via progressive learnt re-sampling.