Création de contenu procédural avec Unreal Engine PCG : guide de démarrage

Ce que vous apprendrez dans ce guide

Le Procedural Content Generation Framework (PCG) d’Unreal Engine est un ensemble d’outils permettant de créer du contenu procédural en traitant des données spatiales au moyen d’un graphe. La documentation d’Epic Games présente différents cas d’utilisation, des outils de création d’éléments comme des bâtiments ou des biomes jusqu’à des mondes de plus grande ampleur. Dans ce guide, nous abordons le fonctionnement de base d’un graphe PCG, les plugins requis, les étapes de création d’un premier graphe et les pistes à explorer pour les flux de travail en architecture, en design d’intérieur et en visualisation architecturale.

Il est plus juste de considérer le PCG non comme un outil qui génère instantanément une scène prête à l’emploi, mais comme un système de graphes dont les entrées et les opérations peuvent être définies. Les données spatiales sont envoyées dans le graphe ; le système génère des points à partir de ces données, les traite à l’aide de nœuds et peut utiliser le résultat pour créer du contenu ou positionner des éléments. Une fois le graphe associé à un PCG Component et utilisé pour générer du contenu, les modifications peuvent être mises à jour en temps réel dans la vue de l’éditeur.

Prérequis et préparation du projet

Pour utiliser PCG, le plugin Procedural Content Generation Framework doit être activé dans le projet. Si vous souhaitez échantillonner des points sur des Static Mesh, le plugin Procedural Content Generation Framework Geometry Script Interop est également nécessaire. Ce second plugin n’est pas indispensable pour tous les travaux : son utilité dépend du besoin d’échantillonnage à partir d’un mesh.

La documentation source ne précise pas de version particulière d’Unreal Engine, de type de compte ni de conditions tarifaires. Ce guide ne fournit donc pas d’étapes liées à un numéro de version précis. Avant de commencer le projet, vérifiez que les plugins nécessaires sont activés et que la méthode d’échantillonnage envisagée ne requiert pas de plugin supplémentaire.

Les points utilisés dans un graphe représentent les positions où des opérations seront effectuées dans la scène 3D. Ils peuvent contenir des données telles que la position, la transformation, les bounds, la couleur, la pente, la densité et le seed ; des attributs personnalisés peuvent également être ajoutés si nécessaire. La valeur de densité sert à déterminer la probabilité de générer un point à une position donnée. Dans l’affichage de débogage de PCG, cette valeur est représentée par un dégradé visuel : zéro apparaît en noir et un en blanc.

Créez votre premier graphe PCG

1. Vérifiez les plugins. Assurez-vous que Procedural Content Generation Framework est activé dans le projet. Si vous échantillonnez des Static Mesh, activez également le plugin Geometry Script Interop. Déterminez ensuite quelles données spatiales serviront d’entrée au graphe.

2. Créez un asset de graphe. Faites un clic droit dans le Content Drawer ou le Content Browser. Suivez le chemin Create Advanced Asset > PCG > PCG Graph, nommez le nouvel asset et appuyez sur Entrée. Le PCG Graph ainsi créé peut être modifié dans le PCG Graph Editor.

3. Configurez le flux de données. Au cœur du graphe se trouve une séquence de nœuds qui reçoit les données spatiales et les traite. Vous pouvez faire glisser des nœuds depuis le Node Palette vers la vue de l’éditeur ou les ajouter via le menu contextuel. Commencez par définir les données source et le résultat visé, puis ajoutez les opérations intermédiaires par petites étapes.

4. Choisissez les catégories de nœuds adaptées au traitement. Les nœuds PCG sont répartis en plusieurs catégories selon leur fonction. Par exemple, Sampler peut générer des points à partir de sources spatiales telles que des volumes, des surfaces ou des meshes. Les nœuds Filter filtrent les données selon des critères définis, tandis que Point Ops traite les attributs des points. Les nœuds Spawner peuvent générer de nouvelles données ou placer des acteurs aux positions des points. Pour choisir parmi ces catégories, tenez compte de la fonction du nœud dans le graphe plutôt que de son seul nom.

5. Examinez le résultat dans l’éditeur. Lorsque vous associez le graphe à un PCG Component et l’utilisez pour générer du contenu, vous pouvez observer la mise à jour des modifications dans la vue. Les outils de débogage de l’éditeur et la liste Attributes permettent d’examiner les données du graphe. Pour évaluer le résultat, suivez également les opérations appliquées et les attributs des données utilisés.

6. Créez un modèle pour les graphes réutilisés. Vous pouvez désigner un graphe fréquemment utilisé comme modèle, afin de vous en servir comme point de départ pour de futurs graphes. Ouvrez le graphe, cliquez sur le bouton Graph Settings de la barre d’outils, puis activez la propriété Is Template dans la section Asset Info du panneau Details. Lors de la création d’un nouveau graphe, sélectionnez le modèle dans la fenêtre Create Graph From Template, puis cliquez sur Initialize From Template. Pour fermer cette fenêtre de sélection, désactivez la propriété Show Template Picker on New Graph dans les paramètres de PCG Editor, sous Edit > Editor Preferences.

Flux de travail en architecture, design d’intérieur et archviz

L’intérêt du PCG pour la production architecturale tient à sa capacité à convertir la création répétitive de contenu en un flux de travail graphique modifiable. La documentation d’Epic cite la création de bâtiments et de biomes parmi les exemples d’utilisation ; elle décrit également le système comme un ensemble d’outils allant des utilitaires d’assets aux mondes à grande échelle. Les équipes qui souhaitent générer du contenu à partir des données d’une scène ou placer des éléments à des points précis peuvent donc étudier la manière d’adapter PCG à leurs flux de travail. Les sources ne décrivent ni plugin architectural spécifique, ni règles prédéfinies pour la création de bâtiments, ni intégration dédiée à l’archviz.

Dans les agences et les équipes de visualisation, la faisabilité dépend étroitement de la clarté avec laquelle les entrées et les résultats souhaités sont définis. Les attributs permettent de conserver les données du graphe avec un nom et un type ; la documentation présente les attributs statiques et dynamiques, ainsi que différents domaines de métadonnées. Pour les premiers essais, garder le graphe compact peut faciliter le suivi du rôle de chaque nœud. À mesure que le graphe se développe, les commentaires, les nœuds reroute et les modèles peuvent aider à en préserver la lisibilité.

Les sources fournies ne détaillent ni les besoins matériels, ni le coût des licences, ni la compatibilité avec d’autres logiciels. Il n’est donc pas possible de tirer de conclusion sur les performances du PCG sur un système donné ou sur son bon fonctionnement avec d’autres outils. Avant de planifier le projet, testez l’état des plugins, la méthode d’échantillonnage et le résultat visé. Si vous prévoyez d’échantillonner des Static Mesh, tenez compte de la nécessité du plugin Geometry Script Interop.

Points à vérifier et prochaines étapes

Pour créer votre premier graphe, vérifiez les exigences relatives aux plugins, la source de données à utiliser et le résultat attendu. Geometry Script Interop n’est pas nécessaire pour tous les graphes : il sert aux travaux qui requièrent l’échantillonnage de points à partir de Static Mesh. Ne considérez pas non plus la densité comme un simple réglage de qualité ou de visibilité : dans la documentation, cette valeur est associée à la probabilité de génération d’un point à une position donnée.

Plutôt que d’ajouter beaucoup de nœuds au graphe d’un seul coup, décomposez les données et les opérations en étapes. Vérifier le résultat de chaque étape permet de mieux voir quelle partie produit le résultat attendu. Vous pourrez ensuite étudier l’utilisation des attributs et des métadonnées, puis consulter les sections de la documentation PCG d’Epic consacrées à Shape Grammar, GPU Processing, PCG Biome et au débogage de la génération à l’exécution.

Pour effectuer un essai dans une scène d’architecture ou d’intérieur, commencer avec un groupe de contenu limité permet d’observer le flux de données et le résultat du placement. L’objectif n’est pas d’utiliser le même graphe dans chaque projet, mais d’organiser les opérations répétitives dans une structure compréhensible et modifiable. Définir au sein de l’équipe qui modifiera le graphe et quelles étapes seront réutilisées permet également de clarifier l’intérêt des modèles.

Sources et licence

Ce guide a été adapté en turc à partir de la documentation Procedural Content Generation Overview et Procedural Content Generation Framework in Unreal Engine d’Epic Games. Les informations sources sont présentées comme étant sous licence libre, mais le nom précis de la licence n’est pas indiqué.