SoftMaskForUGUI 实现新手引导高亮区域的技术方案
2025-07-02 20:40:53作者:吴年前Myrtle
背景介绍
在游戏开发中,新手引导(FTUE)是提升用户体验的重要环节。其中常见的设计是使用半透明遮罩覆盖整个界面,仅高亮显示需要引导用户操作的关键区域。本文将详细介绍如何利用SoftMaskForUGUI插件实现这一效果。
核心需求分析
实现一个完整的新手引导高亮区域需要满足以下技术要求:
- 全屏遮罩层能够阻挡所有UI交互
- 可自定义形状的高亮区域(圆形、矩形等)
- 高亮区域需要允许穿透交互
- 高亮区域可动态移动位置
- 支持边缘柔化效果
技术实现方案
层级结构设计
推荐采用分层Canvas设计:
- 主Canvas层:放置常规UI元素
- 引导Canvas层:放置遮罩和高亮区域,Sort Order设置高于主Canvas
遮罩实现原理
- 使用SoftMaskForUGUI的MaskingShape组件
- 遮罩层设置为"Add"模式,覆盖全屏
- 高亮区域使用"Subtract"模式,从遮罩中"挖出"可交互区域
关键组件配置
- RectTransformFitter:确保高亮区域跟随目标UI元素
- MaskableGraphic:用于显示遮罩和高亮区域的视觉效果
- CanvasGroup:控制整体透明度
- EventSystem:需要正确配置射线检测层级
实际应用示例
以下是一个典型的新手引导按钮高亮实现步骤:
- 创建引导专用Canvas,设置为ScreenSpace-Overlay
- 添加全屏遮罩Panel,设置黑色半透明材质
- 为遮罩添加SoftMask组件和MaskingShape(Add)
- 创建高亮区域子对象,添加MaskingShape(Subtract)
- 使用RectTransformFitter使高亮区域匹配目标按钮
注意事项
- 确保引导Canvas的RenderMode与主Canvas一致
- 检查各层级的Sort Order设置是否正确
- 对于复杂形状的高亮区域,需要准备合适的遮罩纹理
- 动态移动高亮区域时,注意性能优化
常见问题解决
- 交互穿透失败:检查EventSystem的射线检测结果,确认高亮区域是否正确设置为Subtract模式
- 视觉效果异常:调整遮罩材质的Shader参数,确保边缘柔化效果符合预期
- 性能问题:对于移动平台,尽量减少实时更新的高亮区域数量
进阶技巧
- 使用动画系统实现高亮区域的动态缩放效果
- 结合DoTween等插件实现平滑移动过渡
- 为高亮区域添加额外特效(如脉动光晕)增强视觉引导
通过上述方案,开发者可以灵活实现各种新手引导效果,提升游戏的整体用户体验。SoftMaskForUGUI的强大功能为UI特效开发提供了更多可能性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
261
92