推荐:Unity的高质量后期处理线框/轮廓效果
2024-05-30 02:16:33作者:宣海椒Queenly
在游戏开发和虚拟现实应用中,线框和轮廓渲染常被用来突出对象边界,增强视觉效果。今天,我们向您推荐一个由MirzaBeig开发的开源Unity项目——Post-Processing Wireframe/Outlines。这个项目提供了一种基于深度边缘检测的高效方法,能够生成厚实且质量上乘的线框和轮廓效果。
项目介绍
Post-Processing Wireframe/Outlines是一个专为Unity设计的后期处理特效,兼容内置管线,并已在Unity 2021.3 LTS版本测试通过。该插件允许开发者自定义线条厚度、边缘检测阈值、颜色和混合状态,轻松实现复杂的效果调整。
项目技术分析
不同于传统的Sobel滤波器或核方法进行边缘检测,本项目采用的是比较深度与局部区域平均值的方法,这本质上是一种盒模糊计算。这种创新的技术使得边缘检测更加准确,线条质量更优,尤其适用于创建出强烈风格化的视觉体验。
应用场景
无论是游戏开发中的角色轮廓强化,还是建筑可视化中的结构高亮,或是艺术风格化应用,Post-Processing Wireframe/Outlines都能大显身手。该项目特别适合希望在不牺牲性能的前提下,增加场景细节和深度感的开发者。
项目特点
- 简单易用 - 只需将两个组件附加到相机,设置至少渲染“深度”,并分配材质即可开始使用。
- 灵活可控 - 提供多种参数调整,可以创造出从简单的黑白线框到复杂的彩色线条,甚至厚涂画风的各种效果。
- 高性能 - 使用深度对比算法,对硬件资源的需求相对较低,可在保持流畅运行的同时实现高质量的线框渲染。
想要亲身体验这款强大的线框/轮廓后处理效果吗?立即查看项目页面,下载源代码,并将其集成到您的Unity项目中吧!
让我们一起探索无限可能,用Post-Processing Wireframe/Outlines打造引人入胜的视觉盛宴!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143