PlayCanvas добавляет поддержку LCC2 и улучшения WebGPU SuperSplat

2049.news · 18.06.2026, 22:23:03

PlayCanvas добавляет поддержку LCC2 и улучшения WebGPU SuperSplat


PlayCanvas обновила свой движок и конвертер, чтобы поддерживать сжатый формат LCC2 для потоковой передачи splat, улучшив доставку сцен на многих устройствах.

Обновление движка

Обновление вводит высокопроизводительный обработчик WebGPU и потоковую передачу уровней детализации для обслуживания высококачественных сцен на настольных и мобильных устройствах. Ранее команда добавила генератор коллизий, чтобы загруженные splat обеспечивали проходимую геометрию без проникновения для пользователей.

Вычислительный конвейер WebGPU

Вместо сортировки splat внутри рабочего потока новый обработчик WebGPU переносит тяжёлые задачи на вычислительные шейдеры на GPU для отсечения, а затем проекции. Оставшиеся splat сортируются с помощью быстрой поразрядной сортировки на GPU, тогда как финальная растеризация по‑прежнему использует вершинные и фрагментные шейдеры, работающие с уже проецированными данными.

Streamed SOG и LOD

SuperSplat теперь автоматически конвертирует загруженные splat в Streamed SOG, извлекая уровни детализации (LOD) и подавая части сцены по запросу в область просмотра. Система сначала загружает низкий LOD для немедленного отображения, затем постепенно получает плитки с более высокой детализацией, позволяя на телефонах работать с намного большими сценами, чем раньше.

Совместимость и механизм отката

По данным, WebGPU доступен примерно на ~84% устройств (рекомендуется в Chrome), и SuperSplat автоматически переключается на рендеринг с WebGL2 при необходимости.

Примеры сцен splat

  • Железнодорожный музей, Фрайласинг, Германия
  • Святилище XV–XVI веков, коммуна Касниго, Италия
  • Первобытный лес у пруда Сиракома, Япония
  • Клубника (небольшая сцена)
  • Выставка Arti-2026
  • Лес Мононоке, Япония
  • Стоунхендж
  • Крепость Els-Vilars, Испания
  • Вуорес, Финляндия
  • Закат в ледяной пещере (изображение получено от ChatGPT)
  • Материнская плата 3D-принтера
  • Люблин, Польша — 250 миллионов splats (6 GB)
  • Сцена в стиле Interstellar — 10 миллиардов splats

Долгое открытие вкладок может потреблять много памяти: после открытия сцен Люблина и Interstellar объём VRAM, по сообщениям, превысил 16 GB в течение получаса, что указывает на возможную утечку памяти, которую разработчики могут исправить.


Похожие записи

Anthropic joins Blender Development Fund to deepen collaboration
Comfy adds Seedance 2 support in v0.19 update
Прокрутите вниз для загрузки следующего материала