Graphmesh 开源项目教程
1. 项目介绍
Graphmesh 是一个基于 Unity 的图形化网格编辑器,旨在为游戏开发者和艺术家提供一个直观且强大的工具来创建和修改 3D 模型。该项目采用图形化的方式来处理网格操作,使得用户可以通过简单的节点连接来实现复杂的网格变形和生成。Graphmesh 特别适用于关卡设计和程序化生成内容,能够与现有的 Unity 资源无缝集成,创建出高度定制化的 3D 资产。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始使用 Graphmesh 之前,请确保你已经安装了以下软件:
- Unity 2019.4 或更高版本
- Git
2.2 安装 Graphmesh
-
打开终端或命令行工具,克隆 Graphmesh 仓库:
git clone https://github.com/Siccity/Graphmesh.git -
将克隆的项目导入到 Unity 中。
-
在 Unity 中打开项目后,你可以在
Assets目录下找到 Graphmesh 的相关资源。
2.3 创建第一个网格
-
在 Unity 中创建一个新的场景。
-
在场景中创建一个空的 GameObject,并将其命名为
MeshGenerator。 -
为
MeshGenerator添加一个脚本组件,并编写以下代码:using UnityEngine; using Graphmesh; public class MeshGenerator : MonoBehaviour { void Start() { // 创建一个新的 Graphmesh 实例 GraphmeshInstance graphmesh = new GraphmeshInstance(); // 添加一个基础的网格节点 MeshNode meshNode = graphmesh.AddNode<MeshNode>(); // 生成网格 Mesh mesh = meshNode.GenerateMesh(); // 将生成的网格应用到 GameObject GetComponent<MeshFilter>().mesh = mesh; } } -
运行场景,你应该会看到一个简单的网格模型出现在场景中。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 关卡设计
Graphmesh 在关卡设计中非常有用,尤其是在需要动态生成地形或复杂结构时。通过使用 Graphmesh,设计师可以快速创建和修改地形,而无需手动编辑每个顶点。
3.2 程序化生成
Graphmesh 的节点系统使得程序化生成 3D 模型变得非常简单。你可以通过组合不同的节点来创建复杂的模型,例如树木、建筑物或其他自然元素。
3.3 最佳实践
- 模块化设计:将复杂的网格生成过程分解为多个小的节点模块,这样可以更容易地进行调试和修改。
- 参数化控制:为每个节点添加参数控制,使得用户可以通过调整参数来改变模型的外观。
- 性能优化:在生成大量网格时,注意性能优化,避免不必要的计算和内存占用。
4. 典型生态项目
4.1 Unity Terrain Tools
Unity Terrain Tools 是一个与 Graphmesh 结合使用的强大工具,它提供了丰富的地形编辑功能,可以与 Graphmesh 的网格生成功能无缝集成,创建出更加复杂和逼真的地形。
4.2 ProBuilder
ProBuilder 是 Unity 官方提供的一个 3D 建模工具,它与 Graphmesh 可以相互补充。ProBuilder 提供了更多的手动编辑功能,而 Graphmesh 则擅长于程序化生成和动态修改。
4.3 Shader Graph
Shader Graph 是 Unity 的着色器编辑工具,它可以与 Graphmesh 结合使用,为生成的网格添加复杂的着色效果,进一步提升模型的视觉效果。
通过以上模块的介绍,你应该已经对 Graphmesh 有了一个全面的了解,并能够开始使用它来创建和编辑 3D 模型。希望这篇教程对你有所帮助!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00