文章摘要
文章指出在游戏中直接使用PNG格式的纹理并非最佳选择，建议采用更高效的纹理格式如KTX2，并提供了相关实现和操作指南，同时提醒使用游戏引擎时可能已自动优化，但仍建议检查确认。
文章总结
标题：停止在游戏中直接使用PNG格式
主要内容：
在游戏开发中，直接将PNG格式的纹理发送给玩家并不是最佳选择。PNG格式虽然无损压缩且支持广泛，但它主要用于图像数据，而非纹理数据。纹理格式通常具备PNG所不具备的特性，如预生成的mipmaps、立方体贴图（cubemaps）和预乘透明度等。虽然可以通过加载时生成mipmaps和单独处理立方体贴图来解决这些问题，但这会增加开发难度，并且无法充分利用GPU的纹理压缩技术。
GPU兼容的纹理压缩格式（如BCn）能够在存储、显存使用和采样性能方面带来显著提升。然而，GPU无法直接解压PNG，因此如果使用PNG格式，要么无法利用这些压缩技术，要么需要在每次加载游戏时进行昂贵的解压和再压缩操作。
推荐的纹理格式：
Khronos的KTX2和微软的DDS是专为纹理数据设计的格式，它们可以直接上传到GPU，无需额外处理。这些格式通常还会结合无损压缩（如zlib或lz4）来进一步提高压缩率。开发者可以根据需求选择合适的压缩方式，例如在桌面平台上使用DXT5 + lz4压缩的DDS文件，或在移动平台上使用Basis Universal进行快速转码。
导出工具：
大多数图像编辑器并不直接支持KTX2和DDS格式的导出，因此开发者通常需要自行实现导出工具。作者分享了自己开发的开源工具Zex，它可以将PNG转换为KTX2，并支持BC7压缩和zlib超压缩。Zex还支持mipmap生成和地址模式配置，开发者可以根据需要扩展其功能。
纹理查看器：
由于大多数图像查看器无法直接打开DDS/KTX2格式，作者推荐使用Tacentview，这是一款开源、跨平台且支持多种格式的纹理查看器。
自动化处理：
手动转换所有图像不仅耗时，而且容易出错。作者建议通过自动化工具来处理纹理转换，并分享了自己的自动化工具Oven，尽管它目前还不具备通用性，但可以作为参考。
总结：
在游戏开发中，选择合适的纹理格式和工具可以显著提升性能和开发效率。PNG虽然有其优势，但在纹理处理上并非最佳选择。通过使用专为纹理设计的格式和自动化工具，开发者可以更高效地管理游戏资源。
评论总结
评论主要围绕纹理压缩的实践和工具展开，观点多样且涉及不同场景和需求。以下是总结：
自动化的必要性：多位评论者指出，现代游戏引擎通常会自动处理纹理压缩，手动操作可能增加复杂性。
- "Any modern engine does this automatically on PNG import, or as part of material/shader setup." (Stevvo)
- "Texture compression is already handled automatically by all the major game engines under the hood." (lisp2240)
工具的选择与局限性：评论者提到现有工具的功能不完善，尤其是开源工具，难以满足所有需求。
- "I unfortunately haven’t found any option that cover all of these points." (jms55)
- "It sucks to get to the 'better' option and there actually is no better option other than bespoke export tools." (declan_roberts)
特定场景的需求：在移动应用等场景中，SVG或平台绘图代码可能更适合，因为它们能动态调整大小和颜色。
- "Designed image assets are better exported as SVG or platform draw code." (drak0n1c)
未来趋势：有评论者预测，神经纹理压缩将取代现有的块压缩技术，带来更高的压缩率。
- "Neural texture compression is on its way to replace block compression." (cubefox)
技术细节与优化：开发者建议使用索引颜色格式，以减少纹理占用的内存和磁盘空间。
- "Developers should revisit using indexed color formats." (cshores)
性能与效率：某些压缩格式（如BC7）在渲染速度上有显著优势，尤其适用于需要同时播放多个视频的场景。
- "Bc7 renders 20-40% faster than raw rgba32." (smallstepforman)
总结：纹理压缩在现代开发中已高度自动化，但现有工具仍存在局限性，尤其是在开源和多功能支持方面。不同场景对压缩格式和工具有不同需求，未来神经纹理压缩可能带来新的突破。