IsoMesh 项目使用教程
1. 项目介绍
IsoMesh 是一个用于 Unity 的工具集,主要用于将网格转换为带符号距离场数据(Signed Distance Field, SDF),进行带符号距离场的光线行进(Raymarching),以及通过表面网(Surface Nets)或双轮廓(Dual Contouring)将带符号距离场数据提取回网格。所有工作都在 GPU 上并行化使用计算着色器完成。
项目的主要动机是为了在游戏中实现网格的变形和操作,这种方法非常适合这类任务。IsoMesh 项目目前正在 Unity 2021.2.0f1 上开发和测试。
2. 项目快速启动
2.1 安装与配置
-
克隆项目:
git clone https://github.com/EmmetOT/IsoMesh.git -
导入 Unity 项目: 将克隆的项目导入到 Unity 中,确保使用 Unity 2021.2.0f1 或更高版本。
2.2 基本使用
-
添加网格: 打开 Unity 编辑器,选择
Tools > Mesh to SDF,选择一个网格并设置采样大小(建议 64)。 -
生成 SDF 数据: 点击生成按钮,等待计算完成。生成的 SDF 数据将用于后续的光线行进和网格提取。
-
光线行进: 在场景中添加一个
SDFGroupRaymarcher组件,用于可视化 SDF 数据。 -
网格提取: 添加一个
SDFGroupMeshGenerator组件,用于将 SDF 数据提取回网格。
2.3 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 IsoMesh 进行网格转换和光线行进:
using UnityEngine;
public class IsoMeshExample : MonoBehaviour
{
public Mesh meshToConvert;
public int sampleSize = 64;
void Start()
{
// 将网格转换为 SDF 数据
SDFMeshAsset sdfMesh = MeshToSDF.Convert(meshToConvert, sampleSize);
// 创建一个 SDFGroupRaymarcher 进行光线行进
GameObject raymarcherObj = new GameObject("Raymarcher");
SDFGroupRaymarcher raymarcher = raymarcherObj.AddComponent<SDFGroupRaymarcher>();
raymarcher.sdfGroup = new SDFGroup();
raymarcher.sdfGroup.Add(sdfMesh);
// 创建一个 SDFGroupMeshGenerator 进行网格提取
GameObject meshGeneratorObj = new GameObject("MeshGenerator");
SDFGroupMeshGenerator meshGenerator = meshGeneratorObj.AddComponent<SDFGroupMeshGenerator>();
meshGenerator.sdfGroup = new SDFGroup();
meshGenerator.sdfGroup.Add(sdfMesh);
}
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 地形编辑
IsoMesh 可以用于实时地形编辑,通过将地形网格转换为 SDF 数据,用户可以实时修改地形并立即看到效果。这对于游戏开发中的地形生成和编辑非常有用。
3.2 物体变形
在游戏中,物体变形是一个常见的需求。使用 IsoMesh,开发者可以轻松地将物体转换为 SDF 数据,并通过光线行进和网格提取实现复杂的变形效果。
3.3 物理交互
IsoMesh 还支持物理交互,通过生成小型的碰撞器,可以在游戏中实现物体之间的物理碰撞和交互。
4. 典型生态项目
4.1 Unity 2021.2.0f1
IsoMesh 项目目前主要在 Unity 2021.2.0f1 上开发和测试,建议使用相同版本的 Unity 以确保兼容性。
4.2 Inigo Quilez 的 SDF 教程
Inigo Quilez 是带符号距离场(SDF)领域的知名专家,他的教程和资源对于理解和使用 IsoMesh 非常有帮助。
4.3 MudBun
MudBun 是另一个与 IsoMesh 类似的项目,专注于在 Unity 中实现 SDF 和网格操作。开发者可以参考 MudBun 的实现来进一步优化和扩展 IsoMesh 的功能。
通过以上内容,您应该能够快速上手并使用 IsoMesh 项目进行网格转换、光线行进和网格提取。希望这篇教程对您有所帮助!
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