推荐开源项目:Visual Profiler - 优化你的混合现实应用的利器!
2024-05-30 02:26:15作者:范垣楠Rhoda
1、项目介绍
Visual Profiler是一款专为Unity开发的可视化性能分析工具,旨在帮助开发者检测和优化混合现实应用程序在各种平台上的帧率、场景复杂性和内存使用情况。通过实时显示错过帧数、渲染批次、绘制调用次数和顶点(或三角形)计数等关键指标,它让你能够直观地找到性能瓶颈。

2、项目技术分析
Visual Profiler设计精巧,不创建任何GameObject,避免了运行时的托管分配,并通过一次绘制调用来实现尽可能低的侵入性。它利用Unity的ProfilerRecorder API,允许添加自定义探查器来扩展性能监控功能。
3、项目及技术应用场景
Visual Profiler广泛支持各种平台,包括:
- 微软HoloLens和HoloLens 2
- 微软沉浸式头盔(IHMD)
- OpenXR平台
- Steam VR(HTC Vive / Oculus Rift)
- Meta Quest及Quest 2
- Windows PC
- WebGPU
无论你是致力于开发高质量的AR/VR体验,还是优化WebGL游戏,或是针对不同硬件进行跨平台适配,Visual Profiler都能提供宝贵的数据支持。
4、项目特点
- 易于集成:作为一个Unity包,可以通过包管理器轻松导入到项目中。
- 高效无侵入:不创建额外的游戏对象,不会产生运行时的托管内存分配,只需一个绘制调用即可呈现。
- 实时反馈:实时展示帧率波动、场景复杂度和内存使用情况,有助于快速定位性能问题。
- 多平台兼容:覆盖多种主流混合现实和PC VR平台,以及WebGL。
- 定制化:可以自定义添加Profiler Group以监控特定代码段的性能。
安装与使用
要在Unity项目中安装Visual Profiler,请按照README中的步骤操作,包括从Git URL导入包并将其添加到场景中的游戏对象上。在开发过程中,监控UI可以调整,以便适应不同的查看需求。
对于寻求稳定性的项目,建议锁定特定版本,如上述提到的3.4.0版。
项目团队热情欢迎反馈和贡献,有任何问题、建议或想要提交代码,都可以在GitHub上的Issues页面参与讨论。
让我们一起,借助Visual Profiler提升混合现实应用的性能表现,创造更流畅、更沉浸的用户体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218