Unity优化笔记--裁剪游戏中的TTF字体.

2024-03-03 12:30

本文主要是介绍Unity优化笔记--裁剪游戏中的TTF字体.,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

    最近一直在搞Unity客户端的优化,有必要记录下一些优化方法备忘。

    当用unity的profiler观察游戏的内存使用的时候,发现游戏TrueType字体用了13.7M的内存。


    这在手机平台上相当难以接受,于是我决定找找解决方案。在网上搜罗了一翻,发现有一家公司提供unity的压缩字体解决方案,能把10多M的TTF压缩成几百K,原理是他们自己开发了一套自己的字体引擎。不过由于没有预算,买不起他家的解决方案,我还是决定自己研究一下咋子整。

   最终此BitBucket上找到了一个perl工程,font-optimizer。拉取代码到本地。

为了运行它,还需要装Perl解释器,于是又下载了ActivePerl。装好ActivePerl后,还需要打开Perl Package Manager来安装Font::TTF库。这样才能运行整个工程。

运行的命令行是

./subset.pl --chars="我的游戏只用这几个字" input.ttf output.ttf

或是

./subset.pl --charsfile=common.txt input.ttf output.ttf

subset.pl会从input.tff中抽取包含--chars或--charsfile对应参数的文字到output.ttf中。这样我们就得到了一个字体的子集。

我采用的第二种命令行,因此需要准备一个常用字的txt文件。

这里我搞了一个包含9000多常用汉字的字符集,普通游戏用都差不多了。 

 转换后只有4.7M,少了9M。作用太明显啦


这篇关于Unity优化笔记--裁剪游戏中的TTF字体.的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/769615

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

MySQL高性能优化规范

前言:      笔者最近上班途中突然想丰富下自己的数据库优化技能。于是在查阅了多篇文章后,总结出了这篇! 数据库命令规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来) 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过32个字符 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

国产游戏崛起:技术革新与文化自信的双重推动

近年来,国产游戏行业发展迅猛,技术水平和作品质量均得到了显著提升。特别是以《黑神话:悟空》为代表的一系列优秀作品,成功打破了过去中国游戏市场以手游和网游为主的局限,向全球玩家展示了中国在单机游戏领域的实力与潜力。随着中国开发者在画面渲染、物理引擎、AI 技术和服务器架构等方面取得了显著进展,国产游戏正逐步赢得国际市场的认可。然而,面对全球游戏行业的激烈竞争,国产游戏技术依然面临诸多挑战,未来的

从状态管理到性能优化:全面解析 Android Compose

文章目录 引言一、Android Compose基本概念1.1 什么是Android Compose?1.2 Compose的优势1.3 如何在项目中使用Compose 二、Compose中的状态管理2.1 状态管理的重要性2.2 Compose中的状态和数据流2.3 使用State和MutableState处理状态2.4 通过ViewModel进行状态管理 三、Compose中的列表和滚动

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear