推荐开源项目:URP_ScreenSpacePlanarReflections - 创新的屏幕空间平面反射解决方案
2024-05-24 18:01:31作者:农烁颖Land
在这个充满创新的时代,游戏和虚拟现实体验的质量正在不断提升。URP_ScreenSpacePlanarReflections 是一个专为 Unity 的 Universal Render Pipeline(URP)设计的开源项目,它提供了一种简单而高效的屏幕空间平面反射实现方法。这个项目不仅仅是一个功能强大的工具,更是一份宝贵的教育资源,帮助开发者深入理解渲染技术。
项目介绍
URP_ScreenSpacePlanarReflections 是基于 Remi Genin 的工作基础上创建的,灵感来源于《幽灵行动:荒野》中的屏幕空间索引反射技术。通过将反射作为一个渲染特性,该项目能够实现在 URP 中平滑且逼真的反射效果。虽然目前仍在开发中,但已经展现出了巨大的潜力和实用性。

项目技术分析
项目的核心在于三个关键步骤:
- [可选] 深度缓冲区传递:在绘制不透明物体之前,记录下反射面的位置,用于后续排除不必要的渲染。
- 反射传递:在天空盒之后进行,结合计算着色器和像素着色器实时渲染反射到全局纹理
__ScreenSpacePlanarReflectionTexture。如果设备不支持计算着色器,则不会渲染任何内容,这意味着反射只在此后生效。 - [可选] 反射表面绘制传递:在反射传递之后,对指定反射层的物体进行绘制,遵循不透明物体的渲染规则。
该项目还计划加入更多高级特性,如模糊处理、时间历史缓冲等。
应用场景
URP_ScreenSpacePlanarReflections 的应用场景广泛,特别是在那些注重细节和真实感的游戏或模拟应用中。它可以用于水体、镜面、光滑地板等物体的反射效果,提升场景的视觉质量。此外,由于其轻量级的设计,也适合于资源有限的移动设备项目。
项目特点
- 教育价值:项目不仅提供了实用的功能,还是学习 URP 和屏幕空间反射技术的绝佳案例。
- 灵活性:通过调整“平面旋转”和“平面位置”,可以轻松定制反射效果。
- 性能优化:支持边缘拉伸以适应不同角度的反射,并提供模糊选项来减少像素间缝隙。
- 易于集成:只需将
ScreenSpacePlanarReflectionFeature添加到 URP 特性列表即可快速启用。
尽管目前有一些已知问题(例如不适用于 Android 平台),但随着开发进度的推进,这些问题有望得到解决。
总的来说,URP_ScreenSpacePlanarReflections 是一个值得尝试和贡献的优秀项目,无论您是新手还是经验丰富的开发者,都能从中获益良多。快来加入这个社区,一起打造更加真实的数字世界吧!
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.69 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
656
🎉 (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
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
657