UniVRM v0.128.2版本发布:Unity中的VRM模型处理工具升级
UniVRM是Unity引擎中处理VRM格式3D模型的强大工具集,它允许开发者在Unity项目中轻松导入、导出和操作符合VRM标准的3D角色模型。VRM是一种基于glTF的开放3D角色模型格式,专门为虚拟现实和元宇宙应用设计,在日本和全球的虚拟主播、游戏开发等领域有着广泛应用。
版本兼容性与安装方式
本次发布的v0.128.2版本支持Unity 2022.3 LTS及更高版本,提供了两种主要的安装方式:
UnityPackage安装方式最为简单直接,开发者可以下载对应的unitypackage文件后,通过拖放方式导入项目。该版本提供了针对VRM 1.0和VRM 0.x的两个独立包,开发者可以根据项目需求选择合适版本。
对于更专业的开发环境,推荐使用Unity Package Manager(UPM)进行安装。这种方式支持更灵活的依赖管理和版本控制,可以通过编辑manifest.json文件或使用Package Manager界面添加。值得注意的是,从v0.125.0版本开始,项目不再需要com.vrmc.vrmshaders依赖项,简化了项目配置。
开发资源与示例
为帮助开发者快速上手,该版本提供了丰富的开发示例资源包。这些示例包含了各种使用场景的演示代码和预设,对于理解VRM模型在Unity中的各种应用场景非常有帮助。通过Package Manager导入的示例会出现在Unity编辑器的Samples目录下,方便开发者随时参考。
技术特点与改进
UniVRM v0.128.2在保持稳定性的同时,继续优化了VRM模型的处理流程。该工具集的核心价值在于它提供了完整的VRM规范实现,包括:
-
模型导入导出:支持将VRM模型无缝导入Unity场景,也能将Unity中的角色导出为VRM格式。
-
材质处理:自动处理VRM特有的材质和着色器,确保模型在Unity中呈现正确的视觉效果。
-
骨骼与混合形状:完整支持VRM规范定义的面部表情和骨骼动画系统。
-
物理模拟:支持VRM模型的物理特性,如头发和衣物的动态模拟。
对于虚拟角色开发而言,UniVRM简化了从建模软件到Unity引擎的工作流程,使开发者能够专注于角色行为和交互的实现,而不必担心格式转换和兼容性问题。
应用场景
UniVRM特别适合以下开发场景:
- 虚拟主播和VTuber应用的开发
- 元宇宙社交平台中的角色系统
- 游戏中的自定义角色创建
- 虚拟现实教育应用中的角色互动
该工具的持续更新反映了VRM生态系统的活跃发展,为Unity开发者提供了创建高质量虚拟角色的可靠工具链。随着虚拟角色在各类应用中的需求增长,UniVRM这样的工具将变得越来越重要。
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。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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