UVAtlas等距图纹理贴图库官方使用指南
项目介绍
UVAtlas, 由微软开源的一个高效的等距图纹理贴图库. 主要应用于游戏开发及三维图形渲染领域, 它能帮助开发者有效地管理和打包复杂的纹理贴图资源. 库提供了多种功能, 包括 UV 分割、纹理打包、以及对光照映射的支持.
项目快速启动
构建环境准备
确保你的机器上安装了以下工具:
- Visual Studio 2017 或以上版本.
- Windows SDK 10 May 2020 更新或者更高版本.
建议使用 Clang 编译器支持 Windows 平台的 V9 或更高级别版本.
克隆并构建项目
首先从 Github 上克隆 UVAtlas 的仓库:
git clone https://github.com/microsoft/UVAtlas.git
然后打开 Visual Studio, 导入项目并编译.
cd UVAtlas
open .vscode/.vscode/launch.json
修改 .vscode/launch.json 文件以适应你的调试需求. 对于简单的构建和运行, 可以直接在 Visual Studio 内完成.
示例代码: 使用UVAtlas函数
假设你需要调用 UVAtlas 函数来处理 UV 坐标, 下面的示例展示了如何将UV坐标分割成指定的网格大小:
#include "d3dx9.h"
// 项目初始化设置
void initialize() {
D3DXUVAtlasCreate(8, 8, nullptr);
}
// 根据UV坐标分配至特定网格
int main() {
int result = D3DXUVAtlasPartition(&inputUV, outputGrid, gridWidth, gridHeight);
}
测试与验证
在构建完成后, 运行测试例程检查 UVAtlas 功能是否正确实现.
应用案例和最佳实践
游戏场景Lightmap烘焙实例
UVAtlas 在场景 Lightmap 烘焙上的应用非常普遍. 它可以确保场景中的所有模型元素都有唯一对应的 Lightmap UV 纹理坐标, 避免了纹理之间的重叠, 从而精确地捕获烘焙的信息.
最佳实践
当使用 UVAtlas 时, 遵循以下最佳实践:
- 合理规划纹理资源: 尽量减少小纹理块, 提高大纹理的利用率.
- 避免过度打包: 确保纹理的重复利用率不高才进行打包.
- 优化UV布局: 利用算法自动调整 UV 布局达到更高效利用纹理空间的目的.
典型生态项目
UVAtlas 是 DirectXTK 和 DirectXMath 的一部分, 并与其他 DirectX 生态系统组件紧密集成. 如 DirectXMesh 和 DirectXTex. 使用这些组件可以进一步提升性能, 实现更高质量的渲染效果.
在实际生产环境中, UVAtlas 经常被整合进像 Unreal Engine 和 Unity 这样的游戏引擎之中, 以提供强大的纹理管理功能.
这就是 UVAtlas 的简明使用指南, 我们期待着你能在这个基础上探索更多可能性, 创建出精彩的应用!
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
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
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00