HDRP-Custom-Passes 项目教程
项目介绍
HDRP-Custom-Passes 是一个为 Unity 的高清渲染管线(HDRP)设计的自定义渲染通道集合。该项目由 Antoine Lelievre 开发,旨在为开发者提供一系列预制的自定义渲染效果,帮助他们在 Unity 中快速实现复杂的视觉效果。通过使用这些自定义通道,开发者可以在渲染循环的特定点注入自定义的着色器和 C# 代码,从而实现诸如边缘检测、模糊效果、轮廓效果等高级渲染效果。
项目快速启动
1. 克隆项目
首先,克隆 HDRP-Custom-Passes 项目到本地:
git clone https://github.com/alelievr/HDRP-Custom-Passes.git
2. 导入项目到 Unity
- 打开 Unity Hub,创建一个新的 3D 项目。
- 将克隆的项目文件夹拖放到 Unity 项目的
Assets文件夹中。 - 确保你的 Unity 项目使用的是 HDRP(高清渲染管线)。
3. 添加自定义通道
- 在 Unity 编辑器中,选择
GameObject > Volume > Custom Pass来创建一个新的自定义通道体积。 - 在
Custom Pass Volume组件中,点击Add (+)按钮来添加一个新的自定义通道。 - 选择你想要的自定义通道类型(例如
FullScreen Custom Pass或DrawRenderers Custom Pass)。
4. 配置自定义通道
根据你的需求配置自定义通道的参数。例如,如果你选择了 FullScreen Custom Pass,你可以指定一个全屏材质来应用效果。
// 示例代码:创建一个全屏自定义通道
using UnityEngine;
using UnityEngine.Rendering.HighDefinition;
public class ExampleFullScreenPass : CustomPass
{
public Material fullscreenMaterial;
protected override void Execute(CustomPassContext ctx)
{
CoreUtils.DrawFullScreen(ctx.cmd, fullscreenMaterial);
}
}
应用案例和最佳实践
1. 边缘检测
使用 HDRP-Custom-Passes 中的边缘检测效果,可以在渲染过程中自动检测并突出显示物体的边缘。这对于创建卡通风格或强调物体轮廓的视觉效果非常有用。
2. 模糊效果
通过添加高斯模糊效果,可以实现景深效果或全局模糊效果。这对于创建电影级的视觉效果或增强游戏的沉浸感非常有帮助。
3. 轮廓效果
轮廓效果可以用于突出显示特定的游戏对象,例如在选择对象时显示其轮廓。这对于增强用户交互体验非常有用。
典型生态项目
1. Unity HDRP 官方文档
Unity 官方提供了详细的 HDRP 文档,涵盖了自定义通道的创建和使用方法。你可以访问 Unity HDRP 官方文档 获取更多信息。
2. ShaderGraph
ShaderGraph 是 Unity 的一个可视化着色器编辑工具,可以与 HDRP 自定义通道结合使用,创建复杂的着色器效果。你可以通过 ShaderGraph 官方文档 了解更多信息。
3. Unity 社区论坛
Unity 社区论坛是一个获取帮助和分享经验的好地方。你可以在论坛上找到关于 HDRP 自定义通道的讨论和解决方案。访问 Unity 社区论坛 获取更多支持。
通过以上步骤和资源,你可以快速上手并充分利用 HDRP-Custom-Passes 项目,为你的 Unity 项目添加丰富的视觉效果。
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