梦回大秦：当程序化生成遇上千年古都

深入剖析腾讯游戏利用PCG重建秦朝古都的技术之道与实践挑战

想象一下，漫步在两千多年前的秦朝古都，感受那雄浑而不失精巧的建筑，体验那独特的市井风情。这不再仅仅是历史爱好者的遐想，更是游戏开发者们试图通过尖端技术在数字世界中重现的宏大愿景。然而，如此规模宏伟且细节丰富的历史场景，若完全依赖传统的人工方式构建，其工作量之巨、迭代周期之长，足以令任何团队望而却步。在GDC 2025上，腾讯游戏的分享“戏程序化生成（PCG）之路：重建秦朝古都”为我们揭示了一条充满创新与挑战的技术路径。本文将以此为引，带您深入探索PCG技术在重建恢弘历史场景中的核心算法、实践经验与独特魅力。

宏伟蓝图下的效率瓶颈：为何呼唤PCG？

腾讯游戏团队在分享中提到，他们曾采用人工密集型工作流程构建了一座包含约2万栋建筑的中型城市，耗费了21个人月，每次迭代还需2个人月。当目标转向一座规模扩大16倍的秦朝大都市时，传统方法预计需要惊人的336个人月——这几乎是不可能完成的任务。面对如此严峻的效率鸿沟，程序化内容生成（PCG）技术，作为一种能够通过算法和规则自动创建大规模、多样化内容的利器，自然成为了破局的关键。

PCG的核心在于“以规则定义世界，让算法填充细节”。它不仅能极大提升内容生产效率，更能赋予世界一种内在的逻辑和生命力。但挑战也随之而来：如何让冰冷的算法理解并再现中国古代城市，特别是秦朝（约2600年前）那种依山而建、布局不规则、富有层次感的独特风貌？这与现代城市常见的规整网格布局大相径庭。

腾讯的PCG实践：三步构建秦风古韵

面对重建秦朝古都的艰巨任务，腾讯游戏天美工作室的陈宇青和效能产品部的余果及其团队，着手构建了一套以艺术家为导向、尊重历史风貌并追求高效的PCG工具集。其核心工作流巧妙地融合了艺术家的宏观掌控与PCG的微观生成能力，主要分为三个步骤：

• 第一步：蓝图勾勒（艺术家主导） - 艺术家在虚幻引擎（UE）内，通过放置自定义的立方体和曲线，快速勾勒出城市的主题区域和道路网络。这为城市的整体骨架和关卡设计奠定了基础。
• 第二步：骨肉填充（交互式PCG） - 在艺术家定义好的区域内，PCG系统会程序化地生成代表建筑群落和多个PCG目标的子盒子。艺术家可以实时调整这些盒子的位置、大小，并反复迭代PCG生成的结果，直至满意。
• 第三步：精雕细琢（高质量交付） - 针对每个庭院或重要区域，PCG将进一步生成符合最终交付质量的高精度资源和装饰性内容，确保场景的视觉效果和沉浸感。

为了让艺术家能更便捷地在UE中进行创作，团队还扩展了两种自定义编辑模式：古代城市编辑模式和兴趣点（POI）编辑模式。 这种设计理念确保了艺术家始终处于创作的核心地位，PCG则作为其高效的助手和延伸。技术核心：UE、Houdini与USD的协同作战。

这套PCG系统的强大之处，在于其巧妙的架构设计。前端，艺术家在直观的虚幻引擎界面操作；后端，则由强大的PCG计算引擎驱动。两者之间通过专门的PCG服务进行数据传输与协同。

前端：虚幻引擎的艺术界面

艺术家通过UE定制的编辑模式绘制区域、道路，这些输入会分割出子区域，作为后续PCG处理的基本单元。引擎界面不仅负责收集艺术家的输入，也负责接收并展示PCG后端处理好的数据，形成一个高效的“设计-生成-反馈-调整”闭环。

后端：Houdini的算法魔力与USD的数据枢纽

PCG后端是整个系统的“智慧大脑”，其核心组件与技术选择值得深入探讨：

• Houdini的布局算法： Houdini以其强大的节点式程序化建模和算法能力，成为处理复杂城市布局（如秦朝的“闾里制”）的首选。它能根据预设规则（如建筑间距、道路宽度、区域功能）递归且分层地生成建筑、内部道路、NPC乃至装饰性内容。

例如，Voronoi图算法常用于生成不规则的街区划分，L-System（L系统）可用于生成具有自相似性的道路网络或植物生长模式。这些算法通过Houdini的VEX语言或SOP节点（Surface Operators，用于几何操作，如Scatter用于散布点，Copy to Points用于在点上复制几何体，PolyExtrude用于多边形挤压等）进行实现。

• USD (Universal Scene Description)：

这是整个数据流的基石。USD不仅仅是一个文件格式，更是一个强大的场景描述框架。它的优势在于：

• 标准化与互操作性： 允许与Houdini等多种DCC（Digital Content Creation）工具无缝集成。
• 高性能与高扩展性： 专为处理大规模场景设计，能够高效处理数十GB甚至更大的数据。
• 非破坏性编辑与分层： 修改可以保存在单独的图层文件中，如同“补丁”，极大降低了数据传输和同步的成本，这与腾讯团队的Flow框架（可能指其内部协作流程或特定技术）完美契合。

• 灵活性： 可以传递任意属性，定义自定义语义，表达复杂的资产、组件、Actor及其属性间的关系，这对于完整表示虚幻引擎场景（包括地形、植被、蓝图等特有元素）至关重要。

• 基于Omniverse的云服务： 利用NVIDIA Omniverse平台，PCG后端可以作为云服务部署。这不仅方便团队成员协作，共享和同步USD数据，还能在需要时弹性扩展计算资源，应对大规模场景生成的算力需求。Omniverse的Nucleus服务器是数据协作和版本控制的核心。

• 分布式并行计算： 为了加速大规模布局的生成过程，系统采用了分布式处理方法。多个区域可以同时计算，艺术家能以高频率获得反馈，极大提升了迭代效率。

值得一提的是，该框架还与UE5中原生的PCG图（PCG Graph）进行了良好集成，这表明团队并非完全另起炉灶，而是力求结合现有引擎的优势。

挑战与探索：重塑历史的“神”与“形”

重建秦朝古都，PCG面临的首要挑战是如何在提升效率的同时，精准捕捉和再现其独特的“神”与“形”。秦代城市布局强调“法天则地”，顺应山川地势，结构往往不规则且富有垂直层次感，这与现代基于平坦地形的网格化城市规划截然不同。团队深入研究了秦朝的“闾里制”等城市特征，以及居住庭院、宫殿、寺庙等不同区域的布局规则，并将这些规则融入PCG工具的开发中。

例如，在生成建筑布局时，算法需要考虑地形起伏，自动调整建筑朝向、高度和密度，并确保道路的合理连接。对于特定的“闾里”单元，系统需要依据历史文献和考古发现，生成符合其封闭式或半封闭式特征的院落组合。这可能涉及到复杂的约束求解算法，以平衡美学、历史准确性和游戏可玩性等多重目标。 (相关考古研究背景可参考陕西历史博物馆对秦咸阳城的研究)

经验之谈：让艺术家聚焦创意，而非繁琐

腾讯团队强调，PCG的目标是“让关卡美术师专注于POI（Point of Interest）区域”。据分享，城市中约80%的区域将由PCG生成（主要是背景和氛围营造），而另外20%的POI区域，则包含大量游戏玩法设计，需要艺术家投入更多精力精雕细琢。

为此，他们还为POI区域设计了特定的工具集，用于快速创建绳索、标志、杂物、城墙乃至城外的稻田等元素。

这种“二八原则”的划分，体现了对PCG优势与局限性的清醒认识。PCG擅长处理大规模、重复性高但又需要一定变化性的内容，而对于承载核心玩法、情感表达和叙事功能的关键区域，艺术家的手工打磨依然不可或缺。PCG生成的初步结果也可以由艺术家进行手动修改，赋予场景最终的独特外观。这种人机协作的模式，既保证了生产效率，又保留了艺术创作的灵活性和深度。

“我们希望我们的艺术家在虚幻引擎内创建程序化内容，而无需打开其他应用程序。” - 陈宇青，腾讯游戏天美工作室T1技术美术

这不仅是对工具易用性的追求，更是对工作流程效率的极致优化。通过参数化控制，一个单独地块可以生成多种结果供艺术家挑选，这无疑为创意探索提供了更多可能性。

结语：PCG——开启数字文保与游戏创作的新纪元

腾讯游戏通过重建秦朝古都的案例，为我们展示了PCG技术在大型复杂场景，特别是历史文化场景重建方面的巨大潜力。其以艺术家为中心的设计理念、UE与Houdini、USD、Omniverse等技术的深度整合，以及对历史风貌的尊重与再现，都为业界提供了宝贵的经验。

对于游戏开发者而言，这套PCG管线不仅是提升效率的工具，更是拓展创意边界的翅膀。对于广大玩家，这意味着未来我们将有机会在游戏中体验到更宏大、更真实、更富有文化底蕴的虚拟世界。PCG技术，正如同秦代工匠手中的刻刀，以数字化的方式，精雕细琢着连接过去与未来的桥梁，让我们得以在虚拟的时空中，与历史进行一次前所未有的亲密接触。

(本文主要参考自GameRes发布的“戏程序化生成（PCG）之路：重建秦朝古都”一文，内容基于腾讯游戏在GDC 2025的分享。)