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。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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