实现一个GPU压缩纹理的GLTF扩展

缘由

很早之前就听公司的WebGL同时调研过GPU压缩纹理，我之前也做过一些调研，发现有basis_universal工具可以实现快速的uastc、etc1s快速transcode到对应平台所支持的压缩纹理格式，但是由于wasm体积和loader等js体积过大而没有使用。后面发现有更轻量的transcode实现，所以想利用起来。

探索

Basis-Universal-Transcoders是由KhronosGroup所使用AssemblyScript编写，相比于basis 220+kb的wasm，十分轻量，但是缺点是所支持的transcode的格式少，只有3种，还有开发不算太活跃。

后面了解到LayaAir的压缩纹理使用方案则是相对简单粗暴，ios使用pvrtc, 安卓etc1, 其他则是png/jpg。加上之前实现过hdr-prefilter-texture, 同样的思路也可硬应用到压缩纹理上面。

各种需要runtime处理的均可以预处理，runtime只需要加载预处理后的产物即可

所以就有这个这个GPU压缩纹理扩展，把basis transcode产出存储起来，runtime根据所支持的格式下载对应预处理后的格式。

前置知识

GLTF结构

既然目标是GLTF扩展，就需要了解GLTF格式。

asset: 描述GLTF格式版本信息
extensionsUsed：告诉parser需要一下扩展，才能解析GLTF
其他的和关系型数据库的表有点类似，不过使用下标来进行关联，比如：

GLTF扩展

简单了解了GLTF的信息关联方式后，则可以着手了解GLTF扩展如何编写。需要实现GLTF扩展也可以理解为是一个降级扩展，和google所实现的EXT_texture_webp, 相当类似。

function GLTFTextureWebPExtension(parser) {
  this.parser = parser;
  this.name = EXTENSIONS.EXT_TEXTURE_WEBP;
  this.isSupported = null;
}

GLTFTextureWebPExtension.prototype.loadTexture = function (textureIndex) {
  var name = this.name;
  var parser = this.parser;
  var json = parser.json;

  var textureDef = json.textures[textureIndex];

  if (!textureDef.extensions || !textureDef.extensions[name]) {
    return null;
  }

  var extension = textureDef.extensions[name];
  var source = json.images[extension.source];

  var loader = parser.textureLoader;
  if (source.uri) {
    var handler = parser.options.manager.getHandler(source.uri);
    if (handler !== null) loader = handler;
  }

  return this.detectSupport().then(function (isSupported) {
    if (isSupported) return parser.loadTextureImage(textureIndex, source, loader);

    if (json.extensionsRequired && json.extensionsRequired.indexOf(name) >= 0) {
      throw new Error('THREE.GLTFLoader: WebP required by asset but unsupported.');
    }

    // Fall back to PNG or JPEG.
    return parser.loadTexture(textureIndex);
  });
};

GLTFTextureWebPExtension.prototype.detectSupport = function () {
  if (!this.isSupported) {
    this.isSupported = new Promise(function (resolve) {
      var image = new Image();

      image.src = 'data:image/webp;base64,UklGRiIAAABXRUJQVlA4IBYAAAAwAQCdASoBAAEADsD+JaQAA3AAAAAA';
      image.onload = image.onerror = function () {
        resolve(image.height === 1);
      };
    });
  }

  return this.isSupported;
};

可以看到关键只有两个方法，一个是detectSupport，一个是loadTexture，逻辑均比较容易理解，其中loadTexture是由GLTFLoader触发。

可以发现自定义GLTF扩展还是比较容易的，只需要在GLTFLoader里搜索this._invokeOne即可知道所支持的钩子函数有多少，目前有5个，分别是

0. loadMesh
1. loadBufferView
2. loadMaterial
3. loadTexture
4. getMaterialType

实现

先整理实现的大概思路。

GLTF扩展部分

0. 定义扩展的scheme
1. detectSupport 通过获取gl读取扩展支持情况取得
2. loadTexture 按照scheme加载对应数据，生成CompressedTexture并返回

工具部分

0. 从GLTF/GLB加载，把里面包含的texture转换成basis, 然后decode成astc|bc7|dxt|pvrtc|etc1
1. 按照scheme格式存储导出gltf。

定义scheme

参考EXT_texture_webp可知，扩展配置存放在extensions.EXT_texture_webp中，也就是只需要定义这部分格式即可。

{
  "textures": [
    {
      "source": 0,
      "extensions": {
        "EXT_GPU_COMPRESSED_TEXTURE": {
          "astc": 1,
          "bc7": 2,
          "dxt": 3,
          "pvrtc": 4,
          "etc1": 5,
          "width": 2048,
          "height": 2048,
          "hasAlpha": 0,
          "compress": 1
        }
      }
    }
  ],
  "buffers": [
    { "name": "buffer", "byteLength": 207816, "uri": "buffer.bin" },
    { "name": "image3.astc", "byteLength": 48972, "uri": "image3.astc.bin" },
    { "name": "image3.bc7", "byteLength": 50586, "uri": "image3.bc7.bin" },
    { "name": "image3.dxt", "byteLength": 10686, "uri": "image3.dxt.bin" },
    { "name": "image3.pvrtc", "byteLength": 21741, "uri": "image3.pvrtc.bin" },
    { "name": "image3.etc1", "byteLength": 22360, "uri": "image3.etc1.bin" }
  ]
}

格式很简单，一看就明白，astc|bc7|dxt|pvrtc|etc1字段指向buffers[i]。

生成对应结构的GLTF

这里一部分可以参考basis的webgl/texture/index.html，循环生成5种类型的压缩纹理产物保存到bin文件即可，然后手动编写GLTF文件即可。

至此，基础版已经可以编写出来了。

export class GLTFGPUCompressedTexture {
  constructor(parser) {
    this.name = 'EXT_GPU_COMPRESSED_TEXTURE';
    this.parser = parser;
  }

  detectSupport(renderer) {
    this.supportInfo = {
      astc: renderer.extensions.has('WEBGL_compressed_texture_astc'),
      bc7: renderer.extensions.has('EXT_texture_compression_bptc'),
      dxt: renderer.extensions.has('WEBGL_compressed_texture_s3tc'),
      etc1: renderer.extensions.has('WEBGL_compressed_texture_etc1'),
      etc2: renderer.extensions.has('WEBGL_compressed_texture_etc'),
      pvrtc:
        renderer.extensions.has('WEBGL_compressed_texture_pvrtc') ||
        renderer.extensions.has('WEBKIT_WEBGL_compressed_texture_pvrtc'),
    };
    return this;
  }

  loadTexture(textureIndex) {
    const { parser, name } = this;
    const json = parser.json;
    const textureDef = json.textures[textureIndex];

    if (!textureDef.extensions || !textureDef.extensions[name]) return null;
    
    const extensionDef = textureDef.extensions[name];
    const { width, height, hasAlpha } = extensionDef;

    for (let name in this.supportInfo) {
      if (this.supportInfo[name] && extensionDef[name] !== undefined) {
        return parser
          .getDependency('buffer', extensionDef[name])
          .then(buffer => {
            // TODO: 支持带mipmap的压缩纹理
            // TODO: zstd压缩

            const mipmaps = [
              {
                data: new Uint8Array(buffer),
                width,
                height,
              },
            ];


            // 目前的buffer是直接可以传递到GPU的buffer
            const texture = new CompressedTexture(
              mipmaps,
              width,
              height,
              typeFormatMap[name][hasAlpha],
              UnsignedByteType,
            );
            texture.minFilter =
              mipmaps.length === 1 ? LinearFilter : LinearMipmapLinearFilter;
            texture.magFilter = LinearFilter;
            texture.generateMipmaps = false;
            texture.needsUpdate = true;

            return texture;
          });
      }
    }

    // Fall back to PNG or JPEG.
    return parser.loadTexture(textureIndex);
  }
}

丰富细节

0. 由于etc1s产出的basis，体积小，但是质量差，uastc质量高，但是体积大，所以需要使用无损压缩。
1. 需要支持mipmap, GPU压缩纹理无法在GPU快速生成mipmap，需要实现mipmap加载
2. 既然需要压缩，可能需要使用web worker加速，wasm加速，SIMD加速等
3. CLI转换工具支持多进程，批量处理，输出大小统计信息
4. 编写性能测试用例，对比 KTX2+uastc 的压缩纹理方案，记录数据整理表格
5. PC端、手机浏览器对比，还有ImageBitmapLoader，纹理数量大小，分辨率大小等对比
6. 少图片使用 UI 线程 decode, 多图片使用 worker decode
7. 完善资源释放逻辑，dipose

然后就有了相对完善的解决方案gltf-gpu-compressed-texture

性能数据

运行环境 Chrome 93, CPU Intel I9 10900 ES 版，核显 HD630
加载 BC7 格式，use ImageBitmapLoader，THREE r129，localhost，disable cache: true

可以明显看到相比于 KTX2+uastc 的压缩纹理方案，从加载耗时和依赖大小，有大幅优势，模型大小也有不少优势
同时也可以看到 BoomBox gltf-tc zstd mipmap worker load+render 耗时，与 gltf 耗时 相差不大，但是模型大小有大幅优势

MI 8 下的测试数据可以查看 screenshots 目录

微信 webview 下 BoomBox 均比 glb/gltf 快，属于异常，chrome 下表现正常，banzi_blue 则稍慢一些，KTX2 的方案依然很慢

命令行使用

> npm i gltf-gpu-compressed-texture -S
# 查看帮助
> gltf-tc -h

  -h --help                                              显示帮助
  -i --input [dir] [?outdir] [?compress] [?mipmap]       把gltf所使用纹理转换为GPU压缩纹理并支持fallback

Examples:
  gltf-tc -i ./examples/glb ./examples/zstd
  gltf-tc -i ./examples/glb ./examples/no-zstd 0
  gltf-tc -i ./examples/glb ./examples/no-mipmap 1 false
  gltf-tc -i ./examples/glb ./examples/no-zstd-no-mipmap 0 false

# 执行
> gltf-tc -i ./examples/glb ./examples/zstd

done: 6417ms    image3.png      法线:false      sRGB: true
done: 13746ms   image2.png      法线:true       sRGB: false
done: 14245ms   image0.png      法线:false      sRGB: true
done: 14491ms   image1.png      法线:false      sRGB: false
done: 577ms     FINDI_TOUMING01_nomarl1.jpg     法线:true       sRGB: false
done: 568ms     FINDI_TOUMING01_Basecoler.png   法线:false      sRGB: true
done: 1267ms    lanse_banzi-1.jpg       法线:false      sRGB: true
done: 577ms     FINDI_TOUMING01_Basecoler.png   法线:false      sRGB: true
done: 604ms     FINDI_TOUMING01_nomarl1.jpg     法线:true       sRGB: false
done: 1280ms    lvse_banzi-1.jpg        法线:false      sRGB: true

cost: 17.75s
compress: 1, summary:
  bitmap: 11.22MB
  astc  : 7.18MB
  etc1  : 1.85MB
  bc7   : 7.16MB
  dxt   : 3.04MB
  pvrtc : 2.28MB

NPM 包使用

import { GLTFLoader, CompressedTexture, WebGLRenderer } from 'three-platfromzie/examples/jsm/loaders/GLTFLoader';
import GLTFGPUCompressedTexture from 'gltf-gpu-compressed-texture';

const gltfLoader = new GLTFLoader();
const renderer = new WebGLRenderer();
const scene = new Scene();

gltfLoader.register(parser => {
  return new GLTFGPUCompressedTexture(parser, renderer, {
    CompressedTexture: THREE.CompressedTexture,
  });
});

gltfLoader.loadAsync('./examples/zstd/BoomBox.gltf').then((gltf) => {
  scene.add(gltf.scene);
});

折腾发现

0. 压缩纹理minFilter和magFilter支持有限
1. zstd比png decode速度快，所以有zpng格式出现
2. 比zstd更好的是az64不过没开源，也不知道实际性能情况
3. ktx2Loader里使用的居然zstddec是在UI线程decode, 所以提个PR，实现worker pool decode
4. 利用transferable传递buffer不能是经过Offset的TypeArray, 比如Uint8Array(buffer, dataOffset), 需要clone一下Uint8Array.from(new Uint8Array(buffer, dataOffset));
5. epic有类似basis transcode方案和压缩格式 oodle, 闭源
6. zstd还可能可以使用到tf模型上面去，不过tf也有自己的数据压缩
7. 有实现在GPU decode Huffman, Massively Parallel Huffman Decoding on GPUs
8. 最开始提到的Basis-Universal-Transcoders，babylon已经应用起来了, 只是还是标注实验性
9. zstd wasm应该是未使用SIMD版本，并且是上一年构建的，使用最新版本构建wasm，不过未能成功跑起来
10. IOS 上传纹理会卡GIF，使用了压缩纹理则不会

最后

欢迎大家使用gltf-gpu-compressed-texture，欢迎star