Ozz-animation-rs

Ozz-animation-rs是一个跨平台确定性的rust版本骨骼动画库。

Ozz-animation-rs基于ozz-animation库，这是一个开源的C++ 3D骨骼动画库和工具集。Ozz-animation-rs仅实现了ozz-animation的运行时部分。您应与ozz-animation的工具集一起使用此库。

为了引入跨平台确定性，ozz-animation-rs不仅简单地封装了ozz-animation的运行时，而且还用rust重写了整个运行时库。因此，它可以用于网络游戏场景，例如锁步网络同步。

功能

该库支持C++版ozz几乎所有的运行时功能，包括

• 动画播放
• 关节附加
• 动画混合（部分/添加混合）
• 双骨骼IK
• 瞄准（注视）IK
• 用户通道
• 蒙皮
• 多线程
• SIMD（SSE2 + NEON）
• WASM

以下功能目前不支持

• 烘焙物理模拟（无计划）
• 所有离线功能（无计划，请使用C++库代替）

Ozz-animation离线功能不受支持，并且没有计划支持。请使用原始的C++库，它有许多工具和插件。

示例

一个简单的演示在./demo文件夹中。进入文件夹，并执行cargo run。

./tests下的测试用例可以作为示例。

Ozz-animation-rs与原始ozz-animation库保持相同的API风格。因此，您也可以参考ozz-animation的示例。

以下是一个非常简单的示例

use glam::Mat4;
use ozz_animation_rs::*;
use std::cell::RefCell;
use std::rc::Rc;

// Load resources
let skeleton = Rc::new(Skeleton::from_path("./resource/skeleton.ozz").unwrap());
let animation = Rc::new(Animation::from_path("./resource/animation.ozz").unwrap());

// Init sample job (Rc style)
let mut sample_job: SamplingJobRc = SamplingJob::default();
sample_job.set_animation(animation.clone());
sample_job.set_context(SamplingContext::new(animation.num_tracks()));
let sample_out = Rc::new(RefCell::new(vec![SoaTransform::default(); skeleton.num_soa_joints()]));
sample_job.set_output(sample_out.clone());

// Init local to model job (Ref style)
let mut l2m_job: LocalToModelJobRef = LocalToModelJob::default();
l2m_job.set_skeleton(&skeleton);
let sample_out_ref = sample_out.borrow();
l2m_job.set_input(sample_out_ref.as_ref());
let mut l2m_out = vec![Mat4::default(); skeleton.num_joints()];
l2m_job.set_output(&mut l2m_out);

// Run the jobs
let ratio = 0.5;

sample_job.set_ratio(ratio);
sample_job.run().unwrap();

l2m_job.run().unwrap();
l2m_out.buf().unwrap(); // Outputs here, are model-space matrices

工具链

由于rust simd功能尚未稳定，您需要nightly版本的rust来编译此库。

平台

从理论上讲，ozz-animation-rs支持rust支持的所有平台。但我只测试了以下平台

• Windows/Ubuntu/Mac x64（GitHub actions）
• X64/Arm64 docker（《CircleCI》）

也许您可以在目标平台上，在./tests目录下运行跨平台的确定性测试用例。

为什么不用定点数呢？

最初，我尝试使用定点数实现类似的功能。但定点数的性能较差，并且难以与其他库兼容。

经过进一步的研究，我发现x64/arm64平台现在对IEEE浮点标准有很好的支持。因此，我基于f32重新实现了这个库。