如何在UE4中做出涟漪的效果

作者：admin
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时间：2021年09月27日
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分类：厚积薄发

涟漪这个效果我相信很多人都尝试实现过，也有各种实现方法。在这里，我实现的方法是使用Custom节点，用算法生成法线。接下来向大家分享一下思路，看一下最终效果图。文末提供了材质球百度云链接。

最终效果图

简单地说一下原理：先用UV做出伪随机的格子，每个格子就是一个单独的UV，不过具有不同的灰度值，然后在格子的中心生成多个不同大小的同心圆，再做缩放和边缘混合。

随机噪波生成

首先，我们先定义一个三维向量用来进行三层不同大小涟漪的计算，因为UV的取值范围是0-1，所以我们定义的float3的值必须在0-1之间。这个值是一个系数，并不是实际的大小：

float3 ripple_scale3=float3(0.1,0.2,0.3)

然后，我们需要生成带有不同的灰度的UV格子：

float3 p3 = frac(float3(p.xyx) * ripple_scale3);
p3 += dot(p3, p3.yzx +20);
return frac((p3.xy + p3.yz) * p3.zy);

p是一个二维的向量，为了能和ripple_scale相乘，所以我们可以随便取它的.XYX或者.XYY。p3则是一个累加值，最后返回的值则是一个float2，因为UV是float2，随便取两个轴进行上述的运算就可以。然后我们定义一个一维的向量再次进行如下运算：

float ripple_scale1 = 0.1;
float3 p3 = frac(float3(p.xyx) * ripple_scale1);
p3 += dot(p3, p3.yzx + 10);
return frac((p3.x + p3.y) * p3.z);

上述的两个运算主要是为了得出一个足够随机的值，也可以用其它算法替代。我们如果将UV tiling 10次，然后floor之后作为上面代码中p的值，先进行三维的运算然后和下面一维的相乘可以得到如下结果（只要得到类似如下结果的算法都可以）：

这个算法我们需要将其作为一个function，因为需要循环计算，所以得用一个struct结构体进行声明后调用。

float ripple_scale1 = 0.1;一维随机数种子
float3 ripple_scale3 = float3(0.1, 0.11, 0.09);//三维随机数种子
float max_radius = 1;
struct rain
{

    float ripple1(float2 p)
    {
        float3 p3 = frac(float3(p.xyx) * ripple_scale1);
        p3 += dot(p3, p3.yzx + 10);
        return frac((p3.x + p3.y) * p3.z);
    }

    float2 ripple2(float2 p)
    {
        float3 p3 = frac(float3(p.xyx) * ripple_scale3);
        p3 += dot(p3, p3.yzx +20);
        return frac((p3.xy + p3.yz) * p3.zy);

    }
};
rain ra;

涟漪形状生成

接下来就是通过随机值产生涟漪并且动起来，这步需要循环采样，先把需要用到的变量声明一下：

float tiling = 10;//UVtiling次数
float2 uv = (UV) * tiling;//UV
float2 p0 = floor(uv);//floor之后会产生tiling个数长宽的UV格子
float i = 0;//x轴循环次数
float j = 0;//y轴循环次数，因为UV是双轴的所以有两个方向
float2 pi = 0;记录每个UV格子的不同灰度
float2 circles = 0;//圆圈
float2 p = 0;//初始位置

再准备循环体，把pi放入循环体进行累加：

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
          pi = p0 +float2(i, j);
         }
     }

由于上述累加结果过大，我们将其进行除以tiling次数方便观察，很明显每个格子已经有了不一样的灰度值，因为i、j的值一直在累加。

pi循环后的值

然后我们在pi下面将pi的值代入三维的随机数function里进行运算：

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
          pi = p0 +float2(i, j);
          float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
         }
     }

hsh循环后的值（随机化）

有了第一次就有第二次，我们继续将hsh的值再代入三维的随机值进行二次随机化，然后和pi的值加起来就能得到带有pi（UV位置信息的随机值），也就是我们的p。

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        {
          pi = p0 +float2(i, j);
          float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
          p = pi + ra.ripple2(hsh);//得到带位置信息的随机值
         }
     }

p的值，同样便于观察除以了tiling值

然后，我们需要定义一个时间值t，同样需要随机化，但是是用一维的随机化函数（如果继续用三维会产生tiling，参考下图（下图中的tiling值为20）），然后frac做0-1循环。

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
            pi = p0 +float2(i, j);
            float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
            p = pi + ra.ripple2(hsh);//得到带位置信息的随机值
            float t = frac(0.3 * iTime + ra.ripple1(hsh));//随机时间产生，0.3为速度，可在外部调整
        }
    }

只采用一种随机化的t

采用两种随机化的t

然后我们需要得出实际的位置，我这边用v表示，只需要减去UV值就行了，因为需要和UV对应起来。如果不减，我们最后将得不到法线（平的）：

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
            pi = p0 +float2(i, j);
            float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
            p = pi + ra.ripple2(hsh);//得到带位置信息的随机值
            float t = frac(0.3 * iTime + ra.ripple1(hsh));//随机时间产生，0.3为速度，可在外部调整
            float2 v = p - uv;//实际位置信息
        }
    }

接下来就是计算圆了。圆的计算公式是length(position)-R，其中position是圆心在UV中的位置，R是圆的半径。我们这边是max_radius+1，如果不加1，所有值都会比原来的小，这样会导致法线强度太弱，然后乘以我们得到的t就可以产生扩散的圆了：

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
            pi = p0 +float2(i, j);
            float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
            p = pi + ra.ripple2(hsh);//得到带位置信息的随机值
            float t = frac(0.3 * iTime + ra.ripple1(hsh));//随机时间产生，0.3为速度，可在外部调整
            float2 v = p - uv;//实际位置信息
            float d = length(v) - (max_radius + 1) * t;//计算圆
        }
    }

计算出来的扩散圆

但是因为这个只是其中一部分，圆形状的累加我们等会再做，先把涟漪的形状做出来。其实很简单，将得到的d进行sine函数运算一下就能得到涟漪，将d和一个值相乘能得到不同圈数的涟漪，然后用smoothstep控制涟漪的边缘虚实效果。我们这边要做两层，用两层的插值来模拟渐变，用h来控制涟漪的偏移值。

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
            pi = p0 +float2(i, j);
            float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
            p = pi + ra.ripple2(hsh);//得到带位置信息的随机值
            float t = frac(0.3 * iTime + ra.ripple1(hsh));//随机时间产生，0.3为速度，可在外部调整
            float2 v = p - uv;//实际位置信息
            float d = length(v) - (max_radius + 1) * t;//计算圆
            float h = 1e-3;//就是0.001
            float d1 = d - h;
            float d2 = d + h;
            float p1 = sin(31. * d1) * smoothstep(-0.6, -0.3, d1) * smoothstep(0., -0.3, d1);
            float p2 = sin(31. * d2) * smoothstep(-0.6, -0.3, d2) * smoothstep(0., -0.3, d2);
        }
    }

d*30

d*60

p1的效果

涟漪渐变效果

能动起来后，我们需要一个到达最大值后渐隐的效果，通过两者的差值乘以时间的反向，即1-0来模拟边缘的渐变效果，乘以两次时间是为了增强对比度。

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
            pi = p0 +float2(i, j);
            float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
            p = pi + ra.ripple2(hsh);//得到带位置信息的随机值
            float t = frac(0.3 * iTime + ra.ripple1(hsh));//随机时间产生，0.3为速度，可在外部调整
            float2 v = p - uv;//实际位置信息
            float d = length(v) - (max_radius + 1) * t;//计算圆
            float h = 1e-3;//就是0.001
            float d1 = d - h;
            float d2 = d + h;
            float p1 = sin(31. * d1) * smoothstep(-0.6, -0.3, d1) * smoothstep(0., -0.3, d1);
            float p2 = sin(31. * d2) * smoothstep(-0.6, -0.3, d2) * smoothstep(0., -0.3, d2);
            circles = (p2 - p1) / (2. * h) * (1. - t) * (1. - t);//渐隐效果
        }
    }

达到最大值后渐隐效果

涟漪形状累加

然后我们乘以它原来的normalize后的position（即v），即可得到现在的正确的法线效果，最后将每次循环的结果累加起来就可以得到我们想要的涟漪，再乘以数值可以控制法线强度：

for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
            pi = p0 +float2(i, j);
            float2 hsh = ra.ripple2(pi);//第一次随机运算
            p = pi + ra.ripple2(hsh);//得到带位置信息的随机值
            float t = frac(0.3 * iTime + ra.ripple1(hsh));//随机时间产生，0.3为速度，可在外部调整
            float2 v = p - uv;//实际位置信息
            float d = length(v) - (max_radius + 1) * t;//计算圆
            float h = 1e-3;//就是0.001
            float d1 = d - h;
            float d2 = d + h;
            float p1 = sin(31. * d1) * smoothstep(-0.6, -0.3, d1) * smoothstep(0., -0.3, d1);
            float p2 = sin(31. * d2) * smoothstep(-0.6, -0.3, d2) * smoothstep(0., -0.3, d2);
            circles = (p2 - p1) / (2. * h) * (1. - t) * (1. - t);//渐隐效果
            circles = 0.5 * normalize(v) * ((p2 - p1) / (2. * h) * (1. - t) * (1. - t));//得到正确法线方向
            circles=circles+circles;//效果累加
        }
    }

circles法线累加效果

有了这个，我们法线的形状对了，但是效果不美观。因为是累加起来的，所以循环结束后除以循环总次数，即可得到正确的效果：

circles /= float(max_radius*2+1)*(max_radius*2+1);

颜色矫正后的效果

生成法线

最后用求法线B通道的方式（开平方）求出B通道输出即可，为什么用点积做平方，我想大家都懂：

float3 n = float3(circles, sqrt(1. - dot(circles, circles)));

法线效果

下面是完整代码：

float3 ripple_scale= float3(0.1,0.2,0.3);
float max_radius = 2;
struct rain
{

    float2 ripple(float2 p)
    {
        float3 p3 = frac(float3(p.xyx) * ripple_scale);
        p3 +=p3;
        return frac((p3.xy + p3.yz) * p3.zy);
    }
};
rain ra;

float tiling = 10;
float2 uv = (UV) * tiling;
float2 p0 = floor(uv);
float j = 0;
float i = 0;
float2 pi = 0;
float2 circles = 0;
float2 p = 0;
for (j = (- max_radius);j <= max_radius; j++)
    {
        for (i = - max_radius; i<= max_radius; i++)
        {
            pi = p0 +float2(j, i);
            p = pi+ra.ripple(pi);
            float t = frac(iTime + ra.ripple(pi));
            float2 v = p - uv;
            float d = length(v) - (max_radius + 1) * t;
            float h = 0.01;
            float d1 = d - h;
            float d2 = d + h;
            float p1 = sin(30 * d1) * smoothstep(-0.6, -0.3, d1) * smoothstep(0., -0.3, d1);
            float p2 = sin(30. * d2) * smoothstep(-0.6, -0.3, d2) * smoothstep(0., -0.3, d2);
            circles += 0.5 * normalize(v)* ((p2-p1 )/(2. * h) * (1. - t) * (1. - t)) ;
        }
    }
circles /= pow((max_radius*2+1),2);
float3 n = float3(circles, sqrt(1. - dot(circles, circles)));
return n;