WebGPU加载.OBJ模型

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在开发布料模拟之前，我想使用 WebGPU 开发强大的代码基础。这就是为什么我想从 Wavefront .OBJ 文件加载器开始渲染 3D 模型。这样，我们可以快速渲染 3D 模型，并构建一个简单而强大的渲染引擎来完成此任务。一旦我们有了扎实的基础，我们就可以轻松实现布料模拟部分了。

1、Wavefront .OBJ 文件

.OBJ 是一种文件格式，包含由 Wavefront Technologies 公司创建的 3D 几何图形的描述。典型的 .OBJ 文件的结构包含一组：

顶点
法线
纹理坐标
面

让我们看一个例子。 .obj 金字塔定义如下：

v  0  0  0
v  1  0  0
v  1  1  0
v  0  1  0
v  0.5  0.5  1.6

f  4// 1// 2//
f  3// 4// 2//
f  5// 2// 1//
f  4// 5// 1//
f  3// 5// 4//
f  5// 3// 2//

渲染此文件，我们可能会看到一个如下图所示的金字塔：

那么问题出现了🤔：

我们如何将这种文件格式加载到我们的程序中？

我们将了解如何使用现成的 .OBJ 文件来执行此操作，以渲染复杂的几何图形。利用别人的劳动来免除我们的辛苦工作的美妙之处。 💅

如果你手头有FBX、GLTF等其他格式的模型，可以使用这个3D格式转换工具将其转换为.OBJ文件：

2、我们如何找到 .OBJ 文件？

我使用 Google 查找 .OBJ 文件。也就是说，如果我找到一个我喜欢的文件，我必须将其加载到 Blender 等软件中，原因如下：

格式一致性：当使用 Google 查找 .OBJs 文件时，它们都有一些小的格式特性。例如，他们可以定义带或不带斜线的顶点和面。我想用Blender加载和导出以保证文件内容的格式。 📁
几何体的定位：有时，模型的定位方式是我们不想要的。纠正 Blender 中的初始位置可以节省我们一些时间和代码。

让我们看一个例子。对于这个项目，我想使用著名的斯坦福兔子。该文件可以在这里找到：

3、如何在 Blender 中准备几何体

下载文件后，我们需要在Blender等3D软件中打开它进行检查。我们立刻就可以看到这个位置有问题：

我想将兔子居中，使其身体位于原点。要做到这一点非常简单。以下是这些步骤：

将原点放在兔子上。右键单击，然后导航到“设置原点”>“原点到几何体”。

将兔子移动到场景原点。右键单击，然后导航至“捕捉”>“光标选择”。

兔子现在以原点为中心🎯：

最后，一个好主意是检查与模型相关的法线。我们可以通过在 Blender 中进入编辑模式（按 TAB 键）并导航到“网格”>“法线”>“重新计算外部”来重做计算：

导航到文件 > 导出 > Wavefront (.obj)。可以使用以下设置导出文件：

✅ 应用修饰符
✅ 写法线
✅ 包括 UV
✅ 撰写材质
✅ 三角面

之后，你应该准备好使用 WebGPU 在浏览器中渲染的 .OBJ 文件。 🥳

4、WebGPU 代码

💡代码现在假设该文件是由 Blender 准备的。如果没有，请参阅上一节。

目标是将 .OBJ 文件中的所有数据存储在缓冲区中。幸运的是，这些数据很容易读取。我将系统设计为两部分：

加载器 - 我们加载文件并将其文本存储在内存中，以便我们可以处理它。
解析器 - 将文本存储在内存中，我们可以解析文本行并将它们存储在缓冲区中。

interface Mesh {
  positions: Float32Array;
  uvs: Float32Array;
  normals: Float32Array;
  indices: Uint16Array;
}

type ObjFile = string
type FilePath = string

type CachePosition = number
type CacheFace = string
type CacheNormal = number
type CacheUv = number
type CacheArray<T> = T[][]

type toBeFloat32 = number
type toBeUInt16 = number

/**
 * ObjLoader to load in .obj files. This has only been tested on Blender .obj exports that have been UV unwrapped
 * and you may need to throw out certain returned fields if the .OBJ is missing them (ie. uvs or normals)
 */
export default class ObjLoader {
  constructor() {}
  /**
   * Fetch the contents of a file, located at a filePath.
   */
  async load(filePath: FilePath): Promise<ObjFile> {
    const resp = await fetch(filePath)
    if (!resp.ok) {
      throw new Error(
        `ObjLoader could not fine file at ${filePath}. Please check your path.`
      )
    }
    const file = await resp.text()

    if (file.length === 0) {
      throw new Error(`${filePath} File is empty.`)
    }

    return file
  }

  /**
   * Parse a given obj file into a Mesh
   */
  parse(file: ObjFile): Mesh {
    const lines = file?.split("\n")

    // Store what's in the object file here
    const cachedPositions: CacheArray<CachePosition> = []
    const cachedFaces: CacheArray<CacheFace> = []
    const cachedNormals: CacheArray<CacheNormal> = []
    const cachedUvs: CacheArray<CacheUv> = []

    // Read out data from file and store into appropriate source buckets
    {
      for (const untrimmedLine of lines) {
        const line = untrimmedLine.trim() // remove whitespace
        const [startingChar, ...data] = line.split(" ")
        switch (startingChar) {
          case "v":
            cachedPositions.push(data.map(parseFloat))
            break
          case "vt":
            cachedUvs.push(data.map(Number))
            break
          case "vn":
            cachedNormals.push(data.map(parseFloat))
            break
          case "f":
            cachedFaces.push(data)
            break
        }
      }
    }

    // Use these intermediate arrays to leverage Array API (.push)
    const finalPositions: toBeFloat32[] = []
    const finalNormals: toBeFloat32[] = []
    const finalUvs: toBeFloat32[] = []
    const finalIndices: toBeUInt16[] = []

    // Loop through faces, and return the buffers that will be sent to GPU for rendering
    {
      const cache: Record<string, number> = {}
      let i = 0
      for (const faces of cachedFaces) {
        for (const faceString of faces) {
          // If we already saw this, add to indices list.
          if (cache[faceString] !== undefined) {
            finalIndices.push(cache[faceString])
            continue
          }

          cache[faceString] = i
          finalIndices.push(i)

          // Need to convert strings to integers, and subtract by 1 to get to zero index.
          const [vI, uvI, nI] = faceString
            .split("/")
            .map((s: string) => Number(s) - 1)

          vI > -1 && finalPositions.push(...cachedPositions[vI])
          uvI > -1 && finalUvs.push(...cachedUvs[uvI])
          nI > -1 && finalNormals.push(...cachedNormals[nI])

          i += 1
        }
      }
    }

    return {
      positions: new Float32Array(finalPositions),
      uvs: new Float32Array(finalUvs),
      normals: new Float32Array(finalNormals),
      indices: new Uint16Array(finalIndices),
    }
  }
}

5、加载器

让我们看一下 load() 函数：

async function load(filePath: FilePath): Promise<ObjFile> {
    const resp = await fetch(filePath);
    if (!resp.ok) {
      throw new Error(
        `ObjLoader could not fine file at ${filePath}. Please check your path.`
      );
    }
    const file = await resp.text();

    if (file.length === 0) {
      throw new Error(`${filePath} File is empty.`);
    }

    return file;
}

这段代码的想法只是获取位于 filePath 的文件的内容。我将文件存储在硬盘上，但可以通过 HTTP 请求数据。

6、解析器

这是代码的第一部分：

parse(file: ObjFile): Mesh {
    const lines = file?.split("\n");

    // Store what's in the object file here
    const cachedVertices: CacheArray<CacheVertice> = [];
    const cachedFaces: CacheArray<CacheFace> = [];
    const cachedNormals: CacheArray<CacheNormal> = [];
    const cachedUvs: CacheArray<CacheUv> = [];

    // Read out data from file and store into appropriate source buckets
    {
      for (const untrimmedLine of lines) {
        const line = untrimmedLine.trim(); // remove whitespace
        const [startingChar, ...data] = line.split(" ");
        switch (startingChar) {
          case "v":
            cachedVertices.push(data.map(parseFloat));
            break;
          case "vt":
            cachedUvs.push(data.map(Number));
            break;
          case "vn":
            cachedNormals.push(data.map(parseFloat));
            break;
          case "f":
            cachedFaces.push(data);
            break;
        }
      }
    }

... Rest of code
}

这部分包括简单地从内存中读取数据并将它们存储在相应的数组中。幸运的是，每行文本都标有其关联的类型：

v - 顶点的位置
vt - 纹理坐标（uv）
vn - 法线向量（法线）
f - 面（形成三角形的三个顶点）

这是其余的代码：

... the code before
    // Use these intermediate arrays to leverage Array API (.push)
    const finalVertices: toBeFloat32[] = [];
    const finalNormals: toBeFloat32[] = [];
    const finalUvs: toBeFloat32[] = [];
    const finalIndices: toBeUInt16[] = [];

    // Loop through faces, and return the buffers that will be sent to GPU for rendering
    {
      const cache: Record<string, number> = {};
      let i = 0;
      for (const faces of cachedFaces) {
        for (const faceString of faces) {
          // If we already saw this, add to indices list.
          if (cache[faceString] !== undefined) {
            finalIndices.push(cache[faceString]);
            continue;
          }

          cache[faceString] = i;
          finalIndices.push(i);

          // Need to convert strings to integers, and subtract by 1 to get to zero index.
          const [vI, uvI, nI] = faceString
            .split("/")
            .map((s: string) => Number(s) - 1);

          vI > -1 && finalVertices.push(...cachedVertices[vI]);
          uvI > -1 && finalUvs.push(...cachedUvs[uvI]);
          nI > -1 && finalNormals.push(...cachedNormals[nI]);

          i += 1;
        }
      }
    }

    return {
      vertices: new Float32Array(finalVertices),
      uvs: new Float32Array(finalUvs),
      normals: new Float32Array(finalNormals),
      indices: new Uint16Array(finalIndices),
    };
  }

接下来，我们迭代面部以创建数据并将其存储在最终缓冲区中。我们使用称为索引缓冲区的东西，这是避免存储重复数据的一种方法。我们稍后会看到如何进行。

7、缓冲器类型

正如我们在讨论中看到的，我们在 WebGPU 中渲染了一个三角形，我们使用缓冲区来存储每个顶点的属性。

更具体地，使用一个或多个顶点缓冲对象(VBO)和索引缓冲对象(IBO)。我们使用 IBO 中的索引来索引 VBO 以避免存储重复数据。

让我们看一个例子：

标签为 2 的顶点位于两个三角形中（一个由顶点 1、2、3 形成，另一个由顶点 3、2、4 形成）。我们将数据定义如下：

position_vbo = [
     -1, 0, 0, #v1
     1, 0, 0, #v2
     0, 1, 0, #v3
     2, 1, 0, #v4
 ]

 color_vbo = [
     1, 0, 0, #v1
     0, 0, 1, #v2
     1, 1, 0, #v3
     2, 1, 0, #v4
 ]

 indices_ibo = [
    0, 1, 2, # triangle 1
    2, 1, 3  # triangle 2
]

原文链接：Load .OBJ files | WebGPU

BimAnt翻译整理，转载请标明出处

WebGPU加载.OBJ模型

1、Wavefront .OBJ 文件

2、我们如何找到 .OBJ 文件？

3、如何在 Blender 中准备几何体

4、WebGPU 代码

5、加载器

6、解析器

7、缓冲器类型

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