Measured Material Library for Universal Render Pipeline 使用教程
2024-09-24 17:30:35作者:薛曦旖Francesca
1. 项目介绍
Measured Material Library for Universal Render Pipeline(简称MML URP)是一个由Unity Technologies开发的示例项目,旨在展示如何在Universal Render Pipeline(URP)中使用测量材质库。该项目提供了一系列预定义的材质,这些材质基于实际测量数据,可以帮助开发者快速创建逼真的视觉效果。
主要特点
- 预定义材质:包含多种基于实际测量数据的材质。
- URP兼容:专为Universal Render Pipeline设计,确保最佳性能和视觉效果。
- 示例场景:提供了一个示例场景,展示了如何使用这些材质。
2. 项目快速启动
2.1 环境要求
- Unity 2019.3.0a6 或更高版本
- Universal Render Pipeline(URP),建议升级到最新版本
2.2 下载与导入
- 克隆项目:
git clone https://github.com/Unity-Technologies/MeasuredMaterialLibraryURP.git - 打开项目:
- 启动Unity Hub,点击“添加”按钮,选择克隆的项目文件夹。
- 打开项目后,Unity会自动导入所有必要的资源。
2.3 运行示例场景
- 打开示例场景:
- 在Unity编辑器中,导航到
Assets/Measured Materials Library/URP/Sample Scenes/文件夹。 - 双击
AllMaterialsScene场景文件。
- 在Unity编辑器中,导航到
- 运行场景:
- 点击Unity编辑器顶部的“播放”按钮,即可查看示例场景效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
- 建筑可视化:使用测量材质库中的材质,可以快速创建逼真的建筑模型,用于建筑设计和可视化展示。
- 游戏开发:在游戏中使用这些材质,可以提升场景的真实感和视觉效果,增强玩家体验。
3.2 最佳实践
- 材质调整:根据实际需求,调整材质的参数,以达到最佳视觉效果。
- 性能优化:在使用大量材质时,注意性能优化,确保游戏或应用的流畅运行。
4. 典型生态项目
4.1 Unity URP
- 项目链接:Unity URP
- 介绍:Unity的Universal Render Pipeline(URP)是一个可扩展的高性能渲染管线,适用于各种平台和设备。MML URP项目与URP紧密结合,提供了丰富的材质资源。
4.2 Unity Asset Store
- 项目链接:Unity Asset Store
- 介绍:Unity Asset Store提供了大量的资源和工具,开发者可以在这里找到与MML URP项目兼容的其他资源,进一步丰富项目内容。
通过以上步骤,您可以快速上手并使用Measured Material Library for Universal Render Pipeline项目,创建出高质量的视觉效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
266
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
🔥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
65
19
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
19
30