如果想要使用网页访问这些模型资源内容,我们通常会使用官方的像素流,虽然这种方式可以实现网页访问,但是也存在一些问题和缺点。传统像素流1. 交互方式单一,传统的像素流只有网页模式,并且大并发效果在某些情况下并不理想,并且终端类型只支持电脑和手机来使用。 在以上几种因素的影响下,传统的像素流满足不了一些使用者的需求,通常会采用新型的像素流送方式---点量像素流送。在上述几个影响的因素方面,点量像素流送是如何解决的?以下可供参考:1. 兼容性,点量像素流送像常规的主流浏览器都支持,包括谷歌、360、微信或iOS,都能轻松打开进行操作。2. 访问方面,点量像素流送在弱网环境下会自动匹配相适应的码率,达到稳定流畅的运行操作。3. 总的来说,这种新的像素流送方式能够解决传统像素流的痛点,并且应用支持的范围也较广,对于一些场景使用者来说大大减少了问题的存在,让使用更加方便。
UE4的像素流自4.21推出Beta版后,我们根据官方文档分别在局域网和公有云部署像素流应用进行测试,对跨不同平台、画质、延迟等特性一一测试。 整体测试下来感受到了像素流技术的强大,但毕竟是刚发布初期,有些功能不太完善,比如负载均衡、Linux下的像素流支持等等,距离后续产品化还有大量的工作需要完成,这些开发需要大量精力和时间成本投入才能不断完善 同时我们关注到目前市场上有点量云流化可以提供内容流送的服务,测试后要比UE4像素流更产品化,做的已经比较成熟了。 下面简单介绍云流化对比UE4像素流的优势:1、测试中发现像素流有一些浏览器兼容性问题,比如iOS下的微信、部分chrome版本的浏览器,会出现打不开的问题。 不管怎样,内容流送技术是一次成功的创新,给用户体验带来了巨大的提升,让我们更期待云流化产品的成熟,那将是5G时代的一次飞跃!
而作为云推流实时渲染厂家,这正是我所擅长的。 实时云渲染推流是很好的解决方案,可以实现用户在网页直接就可以自定义自己的数字人形象,只要电脑可以观看1080P视频即可。 其实现在大部分是通过录制视频的方式来展示能力,但如果想要实现直接数字人客服来引导用户浏览网页的话,需要网站所以者通过推流的方式,让数字人可以在网页中使用。 具体的方案和上文中基本类似,将数字人客服模型放在服务器端,通过实时渲染推流系统获得网页直接访问的网址,这样用户就可以在网站上和用户交流了。 而实时云渲染推流的方案,可以在景区机房配置高性能的服务器,将数字人模型推流后再网页、手机平板等设备上使用,可以景区多个热门景点使用,可以更好的满足为游客讲解的需要。
实时云渲染(Real-time Rendering)技术作为通用引擎的流送技术,比像素流推出还要早几年。 如何使用像素流服务UE的像素流送Pixel Streaming通过WebRTC协议将渲染后的画面(像素数据)实时编码为视频流,传输到客户端(如浏览器)。 像素流的技术架构图如下。需要将项目作为打包应用程序运行时、或使用 Standalone Game 选项在虚幻引擎中启动时才能使用像素流送插件。总流程至少包括如下四步:1. 集成像素流插件在UE引擎中找到像素流送(Pixel Streaming) 插件并勾选 启用(Enabled) 框,重启项目修改应用。 如果要满足1对多的服务配置,使用像素流送中的Matchmaker来自动分配端口。
支持超写实数字人智能交互、无需第三方软件即可实现快速直播推流,将视频融合与3D场景无缝对接。实时云渲染LarkXR平台支持公有云托管和私有化部署。 35 UE程序通过网页超低延时交互04:15 LarkXR开发者平台托管UE应用,一键推流到网页端05:30 如何开发并使用中文输入和语音控制功能05:50 超写实数字人云渲染案例,无需第三方推流软件即可直播
关于像素流送UE推流,在之前的文章里其实小芹和大家聊过很多,不过今天偶然搜索发现还是有很多小伙伴,在搜索像素流送相关的问题,搜索引擎给的提示有这些。 总结了下关于像素流送疑问比较多的是以下几个方面:1、像素流送可以支持Unity模型推流吗? 2、像素流送UE多人访问最大并发能支持多少?像素流送作为guan方推出的解决方案,其实在实际大规模的应用中还有待提升优化。 3、像素流送需要配置什么规格的服务器?基于前文,很多小伙伴可能又有疑问了,那使用像素流送或者实时云渲染推流,需要配置什么规格的服务器呢? 如果有小伙伴想更深入的了解,可以具体看下《UE4/UE5像素流送云推流|程序不稳定、弱网画面糊怎么办?》5、像素流送是否有api?
Part1前言 和官方臃肿不堪的像素流SDK相比,我们在官方的基础上做了大量的优化和精简,开发出了轻量、零依赖、开箱即用的软件套装,项目持续开发了2年,经受住了大量的压力测试,收获了许多社区文档和用户反馈 基于WebRTC 的像素流技术主要由 3 个网络节点组成,各司其职: 基于像素流的三维可视化技术以图中的 UE5、信令、前端这 3 个节点为主,再辅以 Web、代理、Stun 等可选节点,组成了整个云渲染的底层架构 ,各节点之间相互配合、监控、认证,为像素流的稳定性提供了全面的保护,各节点的分工如下: Part3示例:完整的像素流工程 # 安装 WebSocket npm install ws@8.5.0 # -ResY=720 -AudioMixer -AllowPixelStreamingCommands -PixelStreamingEncoderRateControl=VBR Part8peer-stream.js response = await ps.emitMessage(request); // 返回不稳定 Part11展望 接下来,我们准备兼容苹果IOS端,升级至UE5.1,希望大家帮忙提提PR、问题反馈,一起把像素流
像素流SDK 目录像素流SDK 组成 动机 Pixel Streamer 信令服务器 密码认证 nginx的wss代理 WebComponnets:Web组件API 生命周期控制 启动UE 限制连接人数 版本的更新 Data Channel接口 信令服务器的调试 鼠标、键盘、触屏事件 自动播放 资源 SDK地址:https://gitee.com/pqo/PixelStreamer/ 我们的虚幻引擎像素流 下面是开发过程中的一些核心理念 组成 像素流SDK由3个端组成,分别是: ·前端:浏览器 ·中间件:信令服务器,nodejs ·后端:UE4 其中后端是UE官方开发的C++插件,前端和中间件则是由我们开发 这里我们定义了
---- canvas中像素处理涉及到3个方法,我们先来看一下API吧: // 1. 其中width、height就不用说了,分别是图片的宽度和高度,重点是这个data属性,他是一个Uint8ClampedArray对象,这个对象没听过?完全没问题,你就把他当做数组来处理,就可以了。 这个“数组”是一个很长很长的一维数组,内容大概是[r0,g0,b0,a0,r1,g1,b1,a1...]这种形式的,其中r0,g0,b0,a0分别是图片左上角第一个像素的红绿蓝和透明度的值,后面分别是第二个像素 ,第三个像素等等的值。 context.putImageData(imageData, 0, 0); } 正如你看到的,像素处理都是一个模式,只是把中间处理像素的算法换了一下,此时的效果如下,是不是很酷?
本文以LarkXR实时云渲染平台为例,与像素流送的相关指标进行全面对比,探讨云渲染技术的革新。一、技术架构差异像素流送是UE引擎的插件级产品,仅提供基础流式传输功能。 LarkXR支持2K - 8K分辨率和30 - 120FPS帧率,采用H.264/H.265编码优化带宽。 三、集群并发能力对比像素流送技术路线在单点/1对1的云渲染传输上,可以满足使用需求,尤其在数字孪生行业早期建设过程中,很多UE开发者通过集成像素流送插件,将大地形、高精度的三维可视化程序上云,集成在“一张图 而随着项目的推进和研发的深入,像素流送无法支持集群化大并发的弊端凸显。 技术支持和多引擎兼容性方面全面优于像素流送,整体性价比远高于“免费”的像素流送。
https://xosg.github.io/PixelStreamer/ PixelStreamer官方中文README.md 3D 像素流: 虚幻引擎 WebRTC 核心组件 和 EpicGames 官方的像素流 SDK 相比,我们开发出了更轻量的像素流 SDK,包含 2 个文件:前端组件(WebComponents API)外加信令服务器(NodeJS)。 所有依赖升级到最新版,包括浏览器、NodeJS、UE4、像素流。 网络问题:是否能 ping 通,是否开了防火墙(可用 test/unreal.html 测试)。 高频请求导致 UE4 崩溃。 UE 端通过检查启动命令行来判断像素流的相关信息。 不需要像素流的时候只要把 video 移出 DOM 即可,不用手动关闭 WebRTC。 访问外网时,需要添加 stun。 像素流 2 个 js 文件的版本号和虚幻引擎同步,目前是 4.27.0。 在任务管理器中通过“命令行”一列获悉 UE4 程序的启动参数。
看到有网友提问云流送技术可以支持多少人交互,这个问题拆分来看的话,需要搞明白以下几个概念:云流送技术、多人交互、什么是交互?今天点量云小芹和您一起聊下这个问题。 首先云流送概念和像素流送或者云流化有点类似,都是实现的数据的流化传输。只不过是用在数字孪生、智慧工厂、大型设计软件等领域,对于实时性要求要高。 这里的关键就是云流送技术。即将终端的指令接收后传递给服务器端程序,然后服务器端程序会执行指令,并将指令的执行结果重新编码成视频流传回终端,让终端即使没有安装程序,操作过程中也和安装效果一样。 这就是云流化或者云流送技术的原理和过程。 图片 那我们在来看多人交互的概念。 这也是云流送多人交互的一种场景。 在场景1下,云流送可以支持多少人交互,这个要看单路并发消耗的带宽,以及服务器的总带宽情况,可能几人也可能十几人。
如果模型使用UE引擎开发,很多技术人员可能会想到使用像素流送技术,但像素流送UE5模型可以嵌入到H5中吗?本文主要基于问题,提供相关解决方案。 我们知道像素流送技术本质是解决了用户侧使用UE模型,必须具有独立显卡的问题,但实际上模型运行所需要的GPU和CPU算力并没有减少,只是转移到了服务器端。 也就是说像素流送或者实时云渲染方案解决的是UE模型或者3D重型应用使用的架构问题,从原来的C/S或者C/S+B/S结合的方式转变为纯B/S架构。 很多用户反馈使用像素流送的时候,在公众号或者通过微信打开推流链接,会存在画质模糊、打不开等其他各类问题。那有什么办法可以解决呢? 使用产品级像素流送软件,点量云流可以很好的解决这个问题,而且使用时也无需和像素流一样在模型早期就接入,需要阅读大量的文档和环境准备等工作,只要将UE模型打包成EXE格式即可实现像素流送。
Programs\PixelStreaming\WebServers\SignallingWebServer 即信令网页服务器,删除了其中90%以上的无用代码和库,解决了许多bug,成就了一个超轻量,上手即用的像素流前端库和信令服务器 先复习一下WebRTC技术,相关内容推荐: 《虚幻引擎的像素流技术》 《WebRTC:理论基础、行业地位、网络架构》 《WebRTC安全问题:私有IP与mDNS》 类型 即时性 数据量 场景 通讯 低 小 http网页、文件传输、Email 即时通讯 高 小 聊天室、电话、RTS网络游戏 即时音视频通讯 高 大 视频通讯、远程桌面、3D像素流 WebRTC主要是为了解决“即时音视频通讯”的需求的 像素流协议 PixelStreamer最核心的基础组件是虚幻引擎像素流插件定义的“像素流协议”,其中分2个部分,分别是基于DataChannel的二进制消息格式,和基于WebSocket和信令服务器之间的
Gibson在1950年首先提出来的,是空间运动物体在成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素的变化以及相邻帧之间的相关性,来找到上一帧跟当前帧的像素点之间存在的对应关系,从而计算出相邻帧之间像素点的运动信息的一种方法 稠密光流描述图像每个像素向下一帧运动的光流。为了方便表示,使用不同的颜色和亮度表示光流的大小和方向,如下图的不同颜色。 上图对比发现,椅子的相对位置有变化 光流估计评价指标 EPE(Endpoint Error)是光流估计中标准的误差度量,是预测光流向量与真实光流向量的欧氏距离在所有像素上的均值(越低越好)。 W/8。 这里得到的flow的分辨率还是原图的1/8,所以再通过上采样得出跟原图同分辨率的flow。后面会用这个flow来计算loss。
像素流与WebRTC 像素流是虚幻引擎利用WebRTC技术将视频流实时传输到浏览器的流程,像素流由3个部分组成: 发送方:虚幻引擎后端的像素流官方插件,用于发送实时视频流 中间方:用NodeJS启动的信令服务器 ,用于在发送方和接收方之间转发信令,协助建立P2P 接收方:浏览器前端用JavaScript调用WebRTC的功能,接受视频流 像素流是WebRTC的一个子集,因为WebRTC包含mesh、sfu、mcu 等多种复杂架构,但数字大桥使用的像素流只用到了最简单的p2p架构,即一个虚幻引擎后端向多个浏览器前端传输像素流。 void 允许传输音频 RenderOffScreen void 后台运行 graphicsadapter 自然数 选择GPU AllowPixelStreamingCommands void 允许调试像素流
二、使用光流法进行目标追踪 光流法是一种经典的目标追踪方法,通过将不同的视频帧中的像素点形成对应关系,描述出运动信息,从而完成目标的追踪。 1.光流 光流(Optical Flow)是指运动物体在成像平面上的像素运动的瞬时速度。如图5所示,三维空间的物体运动,可以用一个三维矢量来描述,将其投影到二维成像平面上,得到一个二维矢量。 2.光流法的原理 光流法通过计算视频帧中像素点的光流,得到光流场(光流的集合),光流场中包含了目标的运动信息,通过分析光流场实现对目标的追踪。 光流法是根据像素值在时间序列上的变化和相邻帧之间的关联程度,找到当前帧和前一帧的对应关系,并根据这种对应关系计算出目标的运行轨迹,使用光流法进行目标追踪时,需要满足以下两个假设条件: (1)亮度不变性假设 4.稠密光流于稀疏光流 光流法有“稠密光流”和“稀疏光流”两种类型,稠密光流计算视频帧中所有像素点的光流,形成密集光流场,然后再对目标进行像素级别的配准,而稀疏光流则计算指定特征点的光流(如Harris
8.page_num 和 page_size 参数 page_num 和 page_size 参数用于分页读取数据,page_num 从0开始,page_size 最大为20(微信限制每次最多读取20条数据 2024-07-26 12:02:00’ yymmdd:日期,如:‘2024-07-26’ hhmmss:时间,如:‘12:02:00’ 注意:如果数据是在云函数中创建的,需要把云函数的时区设置为 UTC+8(
list = new ArrayList<>(); Stream<String> stringStream = list.stream(); } 通过Arrays中的静态方法stream()获取数组流。 若不足n个,则返回一个空流。 personList.stream() .map(Person::getName) .forEach(System.out::println); } flatMap——接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流 ,然后把所有流生成一个流。 * reduce 第一个参数是起始值 */ @Test void test16(){ List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
第三章 Stream流 关注公众号(CoderBuff)回复“stream”获取《Java8 Stream编码实战》PDF完整版。 对于初学者,必须要声明一点的是,Java8中的Stream尽管被称作为“流”,但它和文件流、字符流、字节流完全没有任何关系。Stream流使程序员得以站在更高的抽象层次上对集合进行操作[1]。 也就是说Java8中新引入的Stream流是针对集合的操作。 3.1 迭代 我们在使用集合时,最常用的就是迭代。 掌握集合创建流就足够了。 第三个参数在这里的确没有用,这是因为我们目前所使用的Stream流是串行操作,它在并行Stream流中发挥的是多路合并的作用,在下一章会继续介绍并行Stream流,这里就不再多做介绍。