Unity dual quaternion skinning教程
2025-04-17 11:07:55作者:仰钰奇
1. 项目介绍
本项目是基于Unity引擎的开源项目,旨在通过使用双四元数(dual quaternion)技术进行皮肤动画的处理。该技术能够在保持较低计算开销的同时,提供更为自然的角色皮肤变形效果。本项目适用于任何支持计算着色器的平台,并具有零垃圾回收(zero GC allocations)的特性,保证了高效的性能。
2. 项目快速启动
环境准备
- Unity版本:2020.1.0a13.1443 或更高版本(以支持
#pragma multi_compile指令) - 确保安装了必要的Unity插件
创建项目
- 在Unity中创建一个新的3D项目。
- 导入模型:创建一个带有
SkinnedMeshRenderer组件的皮肤角色。
添加脚本
- 将
DualQuaternionSkinner.cs脚本添加到模型上。 - 确保模型具有
MeshFilter组件。
设置材质
- 所有网格材质应使用专门为双四元数皮肤动画设计的着色器。
- 可以参考项目中提供的“Standard hacked for DQ skinning”着色器,或尝试修改自己的着色器。
启用网格读写
在模型的导入设置中,启用网格的读写权限。
骨骼对齐
确保所有骨骼的一个局部轴与对应的肢体对齐,以正确执行膨胀补偿。
测试
- 在编辑器中点击播放按钮测试动画效果。
- 如果看不到效果,请检查是否使用了正确的着色器。
// 示例代码:在Unity中启用网格读写权限
MeshFilter meshFilter = GetComponent<MeshFilter>();
meshFilter.mesh.bounds = new Bounds(Vector3.zero, Vector3.one * 100.0f);
meshFilter.mesh.RecalculateBounds();
3. 应用案例和最佳实践
实践案例
- 创建具有复杂骨架和动画的角色。
- 实现具有平滑变形效果的角色皮肤动画。
最佳实践
- 使用计算着色器进行皮肤动画计算,以提高性能。
- 通过自定义着色器支持更多材质特性。
4. 典型生态项目
本项目作为一个典型生态项目,可以为以下领域提供支持:
- 游戏开发:提供自然且高效的皮肤动画解决方案。
- 虚拟现实:在VR项目中,通过高效的动画处理提升用户体验。
- 教育和科研:作为学习和研究双四元数技术的实例。
通过上述介绍和教程,开发者可以快速上手并应用于实际项目中,创造出更为生动的角色动画效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634