Такой вот трюк провернул. Названия городов в Cloner который ориентируется на центр полигона. И если известна последовательность полигонов в объекте по которому создаются клоны, то можно расположить города именно в нужных точках, соблюдая правильную последовательность. Соответственно к клонеру можно применять любые модификаторы в этом случае.
Такой вот шаблон для работы с картой сделал. Трехмерная сцена полностью соотносится с трехмерной сценой в AE. Позиции и названия переносятся из Qgis-C4d-Ae скриптами, конкретно маски для всех стран мира, названия и локация столиц. Можно и другие города так же перенести. Подложечки под текстом тоже сделаны скриптом, можно менять цвет и прозрачность.
Названия городов в текстовом виде так же переносятся из данных naturalearthdata . Тут получается я ни одной буквы сам не написал, все берется из таблицы атрибутов.
Cinema 4d не умеет напрямую читать данные из гео-шейпов и для датавиза приходится изобретать костыли. Но недавно вот открыл достаточно любопытный обходной маневр. Векторные данные C4d импортирует с атрибутом Display color и через него в принципе многое можно подтянуть, данные о высоте зданий например или как тут, названия стран которые относятся к конкретным сплайнам. Естественно все делается через питон скрипты, но это реально рабочий метод получается и к тому же в C4d к Display color у многих параметров программы есть доступ.
Вот так коробочки зданий импортированных из Cinema 4d, ровно встают на свои места и на рельеф Landscape в Unreal Engine. Пока без текстурок, интересно было получится ли вообще это совместить.
65 тысяч зданий для моей локации. До текущего этапа использовано четыре скрипта созданных с помощью AI. Три для QGIS. 1- вытаскивает здания из MS Footprint, 2- создает имитацию этажности на основе специальных алгоритмов и данных из OSM по Landuce и Hightway. 3- задает цвет шейпам по этажности. 4- C4d на основе цвета сплайнов из Display Color выдавливает высоту этажей.
Для выше показанной локации с лесом в горах Кавказа, я сделал маски для растительности уже опробованным способом через NanoBanana, но в этот раз сегментировал сразу по трем критериям за заход, что бы разбить потом все на отдельные маски. В целом площадь покрытия была 30x30 км, по этому я разбил всю карту на 9 тайлов и каждый из них обработал в 4к разрешении, потом сшил в одну карту.