Graphics Workshop 项目教程
1. 项目介绍
Graphics Workshop 是一个旨在帮助用户学习计算机图形学基础的开源项目。通过编写 GPU 着色器,用户可以渲染交互式的二维和三维场景。每个项目都旨在介绍一种重要的图形技术,这些技术在现实世界的应用中被广泛使用。项目代码设计为在现代 GPU 上实时运行,无需任何额外软件。
2. 项目快速启动
环境准备
确保你已经安装了 Node.js v14+ 和 NPM。
克隆项目
首先,克隆项目到你的本地计算机:
git clone https://github.com/ekzhang/graphics-workshop.git
cd graphics-workshop
安装依赖
安装项目所需的依赖:
npm install
启动开发服务器
启动开发服务器,访问项目:
npm run dev
打开浏览器,访问 http://localhost:3000/
,你将看到项目的主页面。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
1. 被子图案
在这个项目中,你将学习如何使用 GPU 着色器在二维网格上渲染有趣的程序化图案。通过修改代码,你可以生成不同的颜色和形状,创造出独特的图案。
2. 程序化景观
这个项目涉及生成一个有机程序化景观,类似于你在开放世界游戏中看到的场景。通过使用噪声函数,你可以生成自然的地形和景观。
3. 光栅化和着色
这个项目使用光栅化方法渲染三维三角网格,这是实时计算机图形学中非常流行的算法。通过修改着色器代码,你可以改变物体的颜色和光照效果。
最佳实践
- 理解基础概念:在开始编写着色器之前,确保你理解了基础的图形学概念,如光栅化、着色和光照模型。
- 逐步修改代码:在修改代码时,逐步进行,每次只修改一小部分,观察结果的变化,确保你理解每一行代码的作用。
- 参考文档和教程:利用项目提供的文档和在线资源,深入学习每个项目的背景知识和实现细节。
4. 典型生态项目
WebGL
WebGL 是一个用于在网页浏览器中渲染交互式 3D 图形的 JavaScript API。Graphics Workshop 项目使用了 WebGL 技术,使得用户可以在浏览器中实时运行和调试图形代码。
GLSL
GLSL(OpenGL Shading Language)是一种用于编写 GPU 着色器的编程语言。Graphics Workshop 项目中的所有着色器代码都是用 GLSL 编写的,用户可以通过学习 GLSL 来深入理解图形渲染的底层原理。
Vite
Vite 是一个现代化的前端构建工具,提供了快速的开发服务器和高效的构建流程。Graphics Workshop 项目使用了 Vite 来管理开发环境和构建流程,使得用户可以快速迭代和调试代码。
通过这些生态项目,Graphics Workshop 提供了一个完整的图形学学习平台,帮助用户从基础到高级逐步掌握计算机图形学的核心技术。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0331- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









