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!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









