【亲测免费】 Unity 数字人类项目教程
2026-01-23 04:17:08作者:何将鹤
1. 项目介绍
Unity 数字人类项目(com.unity.demoteam.digital-human)是一个开源库,旨在帮助开发者实现高质量的数字人类角色。该项目包含了从《The Heretic》和《Enemies》短片中提取的技术特性,涵盖了面部动画系统、4D 剪辑处理、皮肤附着系统、以及自定义着色器等高级功能。
主要功能
- 面部动画系统:支持 4D 剪辑导入和处理,允许在 Unity 中直接进行面部动画的编辑和渲染。
- 皮肤附着系统:通过 C# Job System 和 Burst Compiler 加速,实现动态皮肤变形和附着。
- 自定义着色器:提供皮肤、眼睛、牙齿和头发的高质量着色器,支持自定义渲染效果。
2. 项目快速启动
环境要求
- Unity 2020.3 及以上版本
- HDRP 10.9.0 及以上版本
安装步骤
- 打开 Unity 项目。
- 在
Packages/manifest.json文件中添加以下依赖项:"dependencies": { "com.unity.demoteam.digital-human": "https://github.com/Unity-Technologies/com.unity.demoteam.digital-human.git" } - 保存文件并等待 Unity 自动下载和安装包。
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示如何在 Unity 中使用数字人类项目:
using UnityEngine;
using UnityEngine.Rendering.HighDefinition;
public class DigitalHumanExample : MonoBehaviour
{
public GameObject digitalHumanPrefab;
void Start()
{
// 实例化数字人类预制体
GameObject digitalHuman = Instantiate(digitalHumanPrefab);
// 获取 HDRP 渲染器
HDAdditionalCameraData cameraData = Camera.main.GetComponent<HDAdditionalCameraData>();
if (cameraData != null)
{
// 设置渲染参数
cameraData.customRender += OnCustomRender;
}
}
void OnCustomRender(ScriptableRenderContext context, HDCamera hdCamera)
{
// 自定义渲染逻辑
Debug.Log("Custom render triggered for digital human.");
}
}
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 电影和动画制作:使用数字人类项目创建逼真的角色动画,适用于电影、动画和游戏开发。
- 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在 VR/AR 应用中实现高度逼真的虚拟角色交互。
最佳实践
- 优化性能:使用 GPU 路径进行皮肤变形和附着计算,以提高性能。
- 自定义着色器:根据项目需求调整和优化着色器,以达到最佳视觉效果。
4. 典型生态项目
相关项目
- Unity HDRP:高清晰度渲染管线,与数字人类项目紧密集成,提供高质量的渲染效果。
- Unity Timeline:用于管理和编辑 4D 剪辑,支持复杂的动画序列。
社区资源
- Unity 论坛:在 Unity 官方论坛中查找和分享数字人类项目的使用经验和问题解决方案。
- GitHub Issues:在项目的 GitHub 仓库中提交和跟踪问题,参与社区讨论。
通过本教程,您应该能够快速上手 Unity 数字人类项目,并将其应用于您的开发项目中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler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。
C
336
178