探索虚拟现实舞台灯光:VR Stage Lighting 开源项目

VR Stage Lighting 是一个专为VRChat设计的高级照明系统,旨在将专业级舞台灯光效果带入虚拟现实世界。这个项目不仅是技术创新的产物,也是对高效发送(包括DMX512)灯光数据到VRChat的深度研究和开发的结果。
项目介绍
始于一次性能优化的技术探索,VR Stage Lighting 已经演变为一个集合了各种着色器、脚本和模型的全面资产包,能够在多种场景下以高性能的方式实现高质量的灯光效果。通过一套标准化的自定义着色器,该项目避免了实时Unity光照和昂贵的计算资源,如GPU实例化和批处理。
想在VRChat中体验这些系统的生命力吗?现在就前往 Club Orion 进行亲身体验吧!
技术分析
项目的亮点在于其独特的DMX数据传输方式,通过视频流中的Artnet节点实现。这种方法保证了所有玩家在各自世界实例中的同步,并允许任何用户自定义显示数据。此外,它还支持实时表演,使虚拟活动更加生动。
核心是95%基于着色器的解决方案,包括从屏幕读取像素的方法。其余5%用于启用GPU实例化和某些属性设置,同时也提供了一些基本的“RAW”Udon支持,以便在不启用DMX功能时使用这些着色器。
应用场景
无论是音乐节、戏剧演出还是沉浸式艺术展览,VR Stage Lighting 都能为VRChat世界的创建者提供丰富而逼真的灯光效果。利用AudioLink,还可以根据音频频率改变灯光强度,为虚拟环境增添动态感。
例如,你可以通过Orion音乐节的例子看到这套系统在实际应用中的效果。
项目特点
- 跨平台兼容性:针对VRChat PC平台优化,部分着色器也适用于其他场景。
- 实时同步:无论玩家在哪一个实例,都能享受到一致的灯光效果。
- 高性能:依赖于GPU加速的计算,对终端用户的性能影响极小。
- 开放源代码:大部分灯光和着色器代码开放,供开发者学习和扩展。
- 灵活控制:内置UI面板可以本地控制灯光亮度,无需复杂操作。
要了解更多详细信息和安装教程,请访问项目的GitHub Wiki。
VR Stage Lighting 期待你的参与!加入我们的Discord社区,成为虚拟现实舞台照明创新的一部分。如果你想要支持这个项目,也可以考虑在 Patreon 上赞助我们。
一起探索无限可能,让虚拟舞台闪耀光芒!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00