VRChat着色器技术知识库
项目介绍
本项目是一个专注于VRChat着色器开发的技术知识库,涵盖了各种高级技巧和特定于VRChat的技术细节。它包括了如何利用相机循环进行状态着色器设计、从着色器读取数据到Udon、GPU实例化用于对象位置跟踪、几何着色器的应用、光线行进的窍门、深度纹理的运用以及多渲染目标(MRT)等复杂技术。此外,项目还提供了对不同难度层次的外部资源链接,旨在记录并分享那些在VRChat中着色器开发中的隐秘知识。
项目快速启动
要快速上手这个项目,首先你需要有一定的着色器基础知识,特别是对于Unity引擎中的着色器编程。下面是一个基本的入门步骤:
安装依赖
确保你的Unity版本支持所需的特性,通常推荐最新或近期稳定的版本。
克隆项目
打开终端或命令提示符,运行以下命令来克隆仓库:
git clone https://github.com/pema99/shader-knowledge.git
示例使用
项目中可能不直接提供可立即运行的示例,但通过阅读.md文件,如camera-loops.md, shader-data-to-udon.md,你可以学习如何实现特定功能。例如,如果你想了解如何设置一个简单的相机循环效果,查看相应的MD文件获取代码片段和说明。
假设你从camera-loops.md中找到一个示例,按说明将提供的着色器代码添加到你的Unity项目中,并在材质上应用它来观察效果。
// 示例片段,实际代码需结合项目文档
Shader "Custom/CameraLoopShader"
{
Properties
{
_MainTex("Texture", 2D) = "white" {}
}
SubShader
{
Tags { "Queue"="Transparent" "IgnoreProjector"="True" "RenderType"="Opaque" }
Pass
{
// 在此添加从文档中学到的逻辑
}
}
}
请注意,具体实现应参照项目文档的详细指导。
应用案例和最佳实践
- 相机循环:可以创建动态背景,让UI元素随摄像机视图改变而变化。
- GPU Instancing 用于高效地处理大量重复对象的动画或外观变化。
- Raymarching 实现复杂的视觉效果,如体积雾、地形碰撞检测等,尽管初学者可能会觉得其较为复杂。
确保理解每种技术的最佳使用场景,避免过度使用导致性能下降。
典型生态项目
虽然该项目本身不直接关联到特定的VRChat生态项目,但它可以辅助开发者创建符合VRChat社区标准和需求的自定义外观和特效。例如,开发者可能利用这里学到的知识为自己的Avatar设计独特的光影效果,或者在虚拟环境中创造出动态的环境艺术。
这个简化的教程概览了如何开始利用pema99/shader-knowledge项目,深入研究每一个知识点将帮助你在VRChat的创意之旅上更进一步。记得随时查阅项目的最新文档,因为技术和实践总是在不断更新之中。
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