Akvj 项目使用教程
2024-09-18 16:18:43作者:胡易黎Nicole
1. 项目介绍
Akvj 是一个用于展示 Akvfx 插件功能的演示项目。Akvfx 是一个将 Azure Kinect 深度相机与 Unity 的 VFX Graph 结合的插件,能够创造出引人入胜的视觉效果体验。通过实时捕捉和处理深度数据,Akvj 可以实现复杂的视觉特效和互动。
主要功能
- 实时深度数据处理:利用 Azure Kinect 的高精度深度信息创建独特的视觉效果。
- 直观交互:内置调整屏幕使设置变得简单,只需几个步骤即可实现个性化特效。
- 高度可定制:VFX Graph 提供了灵活的节点系统,适应各种创意需求。
2. 项目快速启动
系统要求
- DirectX 11 兼容的 Windows 系统
- Azure Kinect DK 设备
安装步骤
-
克隆项目:
git clone https://github.com/keijiro/Akvj.git -
打开项目: 使用 Unity 打开克隆的项目文件夹。
-
运行演示: 在 Unity 中打开
Akvj场景,点击运行按钮即可启动演示。
代码示例
以下是一个简单的代码片段,展示了如何在 Unity 中启动 Akvj 演示:
using UnityEngine;
public class AkvjDemo : MonoBehaviour
{
void Start()
{
// 启动 Akvj 演示
AkvjRunner.StartDemo();
}
}
3. 应用案例和最佳实践
增强现实
结合 Azure Kinect 的人体识别功能,可以创建高度沉浸式的 AR 体验。例如,在虚拟展览中,用户可以通过身体动作与虚拟物体互动。
互动娱乐
在音乐会或游戏中,用户可以成为视觉表演的一部分。通过实时捕捉用户的动作,创造出动态的视觉效果。
教育与培训
通过实时反馈,帮助学习者理解空间关系或运动技巧。例如,在体育训练中,可以实时显示运动员的动作轨迹,提供改进建议。
4. 典型生态项目
Akvfx
Akvfx 是 Akvj 的核心插件,提供了将 Azure Kinect 数据无缝集成到 Unity VFX Graph 中的接口。开发者可以直接在游戏引擎中实时处理和渲染深度图像,创造动态的、基于物理的视觉特效。
Azure Kinect Examples for Unity
这是一个包含多种示例场景的 Unity 资源包,展示了如何使用 Azure Kinect 进行开发。适合初学者学习和参考。
Unity VFX Graph
Unity 的 VFX Graph 是一个强大的工具,用于创建复杂的视觉效果。Akvj 和 Akvfx 充分利用了 VFX Graph 的功能,提供了丰富的视觉效果体验。
通过以上模块的介绍和实践,您可以快速上手并深入了解 Akvj 项目,利用 Azure Kinect 和 Unity 创造出令人惊叹的视觉效果。
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
222
238
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
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
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
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217