NovaShader 使用指南
项目概述
NovaShader 是一个专为Unity的Universal Render Pipeline(URP)设计的多功能粒子系统着色器。它集成了一系列视觉效果常用的功能,包括流图(Flow Map)、翻书动画(Flip-Book)、溶解(Dissolve)、淡入淡出(Fade)、旋转(Rotation)、动画颜色贴图(Animated Tint Map)、发射(Emission)、扭曲(Distortion)等,旨在高效创建高质量的效果。
目录结构及介绍
以下为NovaShader项目的基本目录结构及其简要说明:
NovaShader/
|-- README.md # 主要的英文版项目读我文件
|-- README_JA.md # 日文版项目读我文件
|-- Assets/ # Unity工程资产存放目录
| |-- NovaShader/ # 包含着色器和示例资源的主目录
| |-- Shaders/ # 着色器代码文件夹
| |-- Materials/ # 示例材质文件(如果提供)
| |-- ... # 其他相关资源文件或子目录
|-- Packages/ # 可能包含依赖包管理相关的文件夹
|-- .editorconfig # 编辑器配置文件
|-- .gitignore # Git忽略文件列表
|-- LICENSE.md # 许可证文件
|-- manifest.json # Unity Package Manager的清单文件
|-- projectSettings/ # 可能包含项目特定设置
启动文件介绍
此项目并非传统意义上的应用程序,因此没有直接的“启动文件”。安装和使用这个项目主要通过Unity编辑器完成。关键步骤是从GitHub仓库导入到Unity项目中,具体操作是在Unity的Package Manager中添加Git URL (https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/NovaShader) 或手动修改manifest.json来引入此库。
配置文件介绍
-
manifest.json: 这是Unity Package Manager的重要文件,用于指定项目的外部依赖项。当你想将
NovaShader作为Unity包导入时,你需要在这个文件中添加项目指向的URL,以确保Unity可以正确下载并识别这个包。{ "dependencies": { "jp.co.cyberagent.nova": "https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/NovaShader.git:path=Assets/Nova" } } -
.gitignore: 控制哪些文件或文件夹在Git版本控制中被忽略,比如编译生成的文件或个人配置文件等。
-
LICENSE.md: 记录了项目使用的许可证类型(MIT License),规定了软件的使用、复制、修改和分发的条款。
在实际应用中,您还需要关注Unity项目的ProjectSettings目录下的设置,尤其是与渲染管线(URP)和自定义着色器功能相关的配置,因为这些直接影响到NovaShader的使用和表现。不过,这些设置并不属于源代码项目本身的直接配置文件,而是开发者在Unity编辑器中进行的操作。
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。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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