一、引言

接上文《UE5——动画混合》，UE5还提供了遮罩混合、惯性化两种混合，下面将讲述这两种动画混合方式

二、UE5上实现

1、遮罩混合

遮罩混合与《UE5——动画混合》中的 “骨骼的分层混合” 的运行逻辑其实是的一样的。相比起 “骨骼的分层混合” ，“遮罩混合” 的可控性、自定义化程度更高，可以细化到每一块骨骼的混合比重。如下图：

我们创建了一个名为 “装弹” 的混合遮罩，可以看到上半身的混合系数都是1，也就是100%混合，其余的骨骼混合系数为0（图片有限不展示了），表明下半身不进行混合。

ps.这里要注意，遮罩的概念是针对“骨骼”的，一开始在想的时候误入歧途将遮罩的概念误以为是针对“动画”，遮罩的概念应该是：针对该骨骼的所有动画混合的一系列系数的合集，因此不同骨骼之间的遮罩是不能共用的！
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如下图，我们依旧采用“骨骼的分层混合”节点，将“run”动画和"装弹"动画进行混合，并在混合遮罩处选择我们刚刚创建的 “装弹”遮罩
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最终我们可以得到和之前一样的效果（可以回过去看上一篇）
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上述节点遮罩及节点参数最终的翻译即：
将run动画作为基础动画、装弹作为融合动画，进行100%（混合节点上的Blend Weight0 =1.0）混合，我们采用“装弹遮罩”作为混合系数，因此最终只有上半身执行了混合，由于两个系数都是1，即100%，因此最终的效果就是上半身完全采用装弹动作，下半身保持基础动画run动画。

2、混合描述

虽然UE文档里面将 “混合遮罩和混合描述” 放在一起，但实际上他们两个的含义是不一样的，下面分别讲述为什么他们放在一起及他们的区别

1、混合遮罩和混合描述的异同

相同之处：
1、都是对动画混合的一种描述；描述的对象都是针对骨骼
2、他们创建的方式都是一样的，在骨骼编辑器里面（如下图的“添加时间混合描述”、“添加权重混合描述”）哈哈哈哈哈哈（强行一样！）

不同之处：
混合遮罩是 动画之间混合比例的描述；混合描述是 用于定义每个骨骼的混合速度。
因此前者更倾向于对于产生一个新动作，而后者更倾向于对动画之间过渡时的描述
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混合描述UE5提供了两种，即如上提供的混合描述“添加时间混合描述”、“添加权重混合描述”

2、时间混合描述

时间混合描述（Time Blend Profiles） 在混合时使用归一化的 (0 - 1) 因数乘以基本的混合值。数值 1.0 意味着以正常速度混合，数值越小混合越快。数值 0.0 代表瞬间混合。

还是依旧对上下半身进行区分，采用不同的系数来理解 “时间混合描述”，先采用
上半身：1
下半身：0.5
的系数混合
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节点采用 “布尔混合姿势”，并在右边选择刚刚创建的描述

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该 “时间混合描述” 系数使得腿部以两倍的速度进行混合。在 以布尔混合姿势 节点上使用，基本混合时间设为 1.0 秒，那么腿部只需要 0.5秒来完成混合。其余所有设为 1.0 的骨骼仍然需要基础的 1.0 秒。

上面这个能感觉到腿部有些不协调，实际上是因为腿部的混合比上半身快，导致这种效果。

下面分别用另外两组数据做对比
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上图为：上半身1，下半身0

上图为：上半身1，下半身1。此时上下半身的不协调效果消失了。

3、权重混合描述

权重混合描述（Weight Blend Profiles） 在混合时相对基本混合值使用权重因子。数值 1.0 将会以正常速度混合，数值越大，混合速度越快。

这里同样采用 “布尔混合姿势”，上半身系数为1，下半身10，即原速、10倍速混合，可以看到，在动作切换的时候，下半身的跳跃在很短的时间内就进行完了转换！
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将上下半身均调整为1，如下图，此时上下半身均是在2s才完成了彻底的混合
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3、惯性化

1、惯性化原理

惯性混合(Inertial blending） 是传统动画淡入淡出的高性能替代方案，可生成后期处理的自然过渡。激活惯性混合后将不再计算源姿势。相反，传统混合在过渡期间会计算源姿势和目标姿势，将其组合成混合姿势。

惯性化 首次提出是在这个GDC上——Inertialization-High-Performance-Animation-Transitions，引用里面的一句话来说 “现实中我们的动作本就不是“混合”出来的，但是这些动作都具有惯性！”，或许这就是他们产生这个算法的起源。关于惯性化的推导过程可以详见《惯性插值-优异的动画过渡算法》，这篇文章将GDC中提到的惯性化原理拆分并且讲解的很细致了，
总结一句话就是：惯性插值的核心算法为： $x(t)=At^5 + Bt^5 +Ct^5 +Dt^5 +Et^5 +F$
我们要去除公式中的A、B、C、D、E、F并将式子转化为仅含x0（初始值）、v0（初始速度）、t1（惯性化持续的时间即整个过程的时间）、t（当前时间）的关系式

2、惯性化在UE5中的使用

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图一为惯性化节点在动画蓝图中的使用，gif1为使用 “标准混合” 后的过渡效果，gif2为使用 “惯性混合” 后的过渡效果，通常 惯性化节点 尽量靠近 输出姿势（Output Pose）节点，这有助于减少或消除图表中的标准混合，并提高性能。
惯性化节点能够处理多个 【惯性混合请求】，因此将 “惯性化节点” 放在最后能够处理之前的所有 【惯性混合请求】，而惯性混合的性能相比标准混合性能来的高，故能提高性能！

在文档中还提到了：若图表包含惯性化请求但是缺少惯性化节点，将在消息日志（Message Log）窗口中记录运行时错误。也就是指下面代码

/*static*/ void FAnimNode_Inertialization::LogRequestError(const FAnimationUpdateContext& Context, const FPoseLinkBase& RequesterPoseLink)
{
    
    
#if WITH_EDITORONLY_DATA	
	UAnimBlueprint* AnimBlueprint = Context.AnimInstanceProxy->GetAnimBlueprint();
	UAnimBlueprintGeneratedClass* AnimClass = AnimBlueprint ? AnimBlueprint->GetAnimBlueprintGeneratedClass() : nullptr;
	const UObject* RequesterNode = AnimClass ? AnimClass->GetVisualNodeFromNodePropertyIndex(RequesterPoseLink.SourceLinkID) : nullptr;

	FText Message = FText::Format(LOCTEXT("InertializationRequestError", "No Inertialization node found for request from '{0}'. Add an Inertialization node after this request."),
		FText::FromString(GetPathNameSafe(RequesterNode)));
	Context.LogMessage(EMessageSeverity::Error, Message);
#endif
}