【亲测免费】 Unity Visual Effect Graph 示例项目教程
1. 项目介绍
Unity Visual Effect Graph 是一个基于节点的可视化效果图工具,专为高性能视觉效果设计而开发。它允许开发者通过图形界面创建复杂的视觉效果,如粒子系统、烟雾、火焰等。Visual Effect Graph 是 Unity HDRP(高清渲染管线)的一部分,适用于高端图形渲染需求。
本项目 VisualEffectGraph-Samples 是由 Unity Technologies 提供的示例项目,包含了多个使用 Visual Effect Graph 创建的视觉效果场景。这些示例展示了如何使用 Visual Effect Graph 创建各种复杂的视觉效果,并提供了代码和资源供开发者学习和参考。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,你需要克隆 VisualEffectGraph-Samples 项目到本地:
git clone https://github.com/Unity-Technologies/VisualEffectGraph-Samples.git
2.2 打开项目
- 打开 Unity Hub。
- 点击“添加”按钮,选择你刚刚克隆的项目文件夹。
- 选择合适的 Unity 版本(建议使用 Unity 2021.2 或更高版本)。
- 点击“打开”按钮,等待项目加载完成。
2.3 运行示例场景
- 在 Unity 编辑器中,导航到
Assets/Scenes文件夹。 - 双击任意一个场景文件(如
Butterflies.unity)。 - 点击 Unity 编辑器顶部的“播放”按钮,即可预览视觉效果。
2.4 修改和扩展
你可以通过以下步骤修改和扩展示例场景:
- 在
Assets/Scenes文件夹中选择一个场景。 - 在场景中选择一个 Visual Effect Graph 对象。
- 在 Inspector 窗口中,点击“Open in Visual Effect Graph”按钮,打开 Visual Effect Graph 编辑器。
- 在 Visual Effect Graph 编辑器中,你可以添加、删除或修改节点,以创建自定义的视觉效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
- 烟雾和火焰效果:在
SmokePortal示例中,展示了如何使用 Visual Effect Graph 创建逼真的烟雾和火焰效果。 - 粒子系统:在
Butterflies示例中,展示了如何使用粒子系统创建动态的蝴蝶效果。 - 体积光效果:在
Volumetric示例中,展示了如何使用体积光效果增强场景的氛围。
3.2 最佳实践
- 优化性能:在使用 Visual Effect Graph 时,注意优化粒子数量和渲染复杂度,以确保性能最佳。
- 模块化设计:将复杂的视觉效果分解为多个模块,便于管理和重用。
- 版本控制:使用 Git 等版本控制系统管理项目,便于团队协作和版本回滚。
4. 典型生态项目
4.1 Unity HDRP
Unity HDRP(高清渲染管线)是 Unity 的高端渲染解决方案,适用于需要高质量图形效果的项目。Visual Effect Graph 是 HDRP 的一部分,提供了强大的视觉效果工具。
4.2 Unity 3D Game Kit
Unity 3D Game Kit 是一个包含多个游戏示例的项目,展示了如何使用 Unity 创建完整的游戏。Visual Effect Graph 可以用于增强游戏中的视觉效果,如粒子效果、环境特效等。
4.3 Unity Asset Store
Unity Asset Store 提供了大量的资源和工具,包括 Visual Effect Graph 的扩展和插件。开发者可以在 Asset Store 中找到适合自己项目的资源,加速开发进程。
通过本教程,你应该已经掌握了如何使用 VisualEffectGraph-Samples 项目,并了解了如何将其应用于实际项目中。希望这些内容能帮助你在 Unity 中创建出令人惊叹的视觉效果!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00