github: https://github.com/yangrc1234/VolumeCloud 更新的内容在底部 最近在知乎上看到一篇文章讲云层的渲染(https://zhuanlan.zhihu.com/p/34836881?utm_medium=social&utm_source=qq) 原文简单的讲了噪声生成云体的办法,以及一个光照模型. 看了之后很感兴趣,加上本科毕设做的就是体渲染,于是打算在unity里山寨一个出来. 原原文(知乎上的文章引用的文章)是2015年地平线黎明时分制作团

本系列是对官方教程的翻译加上自己的一些理解译著的,官方网址:https://unity3d.com/cn/learn/tutorials/s/graphics 翻译上尽量保证准确性,但不排除省略或者添加一些词汇帮助理解.(*会以特殊标志标注) 本人水平有限,难免有所纰漏,欢迎批评指正. 想看原汁原味的文章请移步官方原版. 对光照和渲染的介绍 现代游戏的光照效果广泛的应用了“全局照明”技术. 全局光照,或者说“GI”,是一个用来描述模拟复杂光照行为,比如光的反弹(bounces)和它如何同世间万物

笔者介绍:姜雪伟,IT公司技术合伙人,IT高级讲师.CSDN社区专家,特邀编辑,畅销书作者,国家专利发明人;已出版书籍:<手把手教你架构3D游戏引擎>电子工业出版社和<Unity3D实战核心技术具体解释>电子工业出版社等. CSDN视频网址:http://edu.csdn.net/lecturer/144 近期在公司负责人脸监測识别project开发,我们的技术也是运用了云人脸技术,因为是公司内部产品,技术处于保密状态,在3D人脸识别技术运用时选择了Unity3D引擎开发.利用Un

超级搬运工 http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/54972653 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 本文中大部分例子将按照Opengles的实现来解释 1.RenderTexture是什么 在U3D中有一种特殊的Texture类型,叫做RenderTextur

位置.游戏.视频,是公认的基于云计算的三大移动端应用方向.而今,LBS云有了更多进展,在高价值应用与云平台之间实现了资源打通和融合,高德迈出了实质性的一步. 高德地图副总裁郄建军(左)与阿里云业务总经理陈金培(右)宣布推出LBS云 10月25日,在2013阿里云开发者大会上,高德宣布与阿里云深入合作推出LBS云.账号已经打通,开发者将同时享受到高德LBS云的方便和阿里云的周到服务.高德地图副总裁郄建军表示:“地图.导航.位置服务是刚需,高德的总用户量已经突破3亿,开发者数量也已经突破30万.由于

1.首先下载opencv2.4.10,解压缩后放在合适的地方,然后根据自己的电脑(32位或64位)选择X86或X64,我的是32位,将“opencv存放路径\build\x86\vc12\bin”加入到系统的path环境变量中. 2.下载opencvsharp,它是一个给.net 框架使用的opencv卷绕(wrapper of OpenCV for .NET Framework),它不仅支持.net 框架,也支持.net 框架的另一个开源跨平台实现mono.Unity3D中的CS脚本的执行就是

npm安装: npm install js2wordcloud --save 用法 var wc = new Js2WordCloud(document.getElementById('container')) wc.setOption({     tooltip: {         show: true     },     list: [['谈笑风生', 80], ['谈笑风生', 80], ['谈笑风生', 70], ['谈笑风生', 70], ['谈笑风生', 60], ['谈笑风生'

js文件下载: https://github.com/liangbizhi/js2wordcloud/tree/master/ dist文件夹内 引用: <script src="****/js2wordcloud.min.js"></script> 用法: html标签body的内部新建一个div, id设置为container <div id="container"></div> var wc = new Js2W

前言: Unity自带几种简单的模型,如cube等:一般情况下,其余模型有3D建模软件生成,以合适的文件格式导入unity中:而mesh(以我目前很粗浅的了解)的一般用途就是:对现有的模型进行变形,以达到各种奇幻酷炫的表现效果. 但是由于自己的项目需要,需要由数据(外部解释stl文件获得)按照特定情况以及要求实时地产生各种几何模型,故需要用Mesh进行建模.所以开始研究学习Mesh. 一.引入 3D世界中任何的面都是由三角形绘制完成的,因为任何无规则的集合图形都可以由三角形来组成.比如四边形,无

一.前言 之前我发表过一篇Unity3D 卡通渲染 基于退化四边形的实时描边,最重要的实时描边已经实现了,本文接下来要完善一下它. 在之前的实时描边中,使用了几何着色器中的LineStream来进行绘制线条的,这样绘制线条是无法脱离底层特性来在所有平台上通用式地控制线条的粗细,这就需要我们再做文章. 二.原理 关于图形学中如何控制线条粗细这个问题,其实早就有人做了研究,文章在这. 借用该文章的一张图 原理看图就一目了然,在裁剪空间中,e0和e1是线条的2个顶点,之后依次计算出二维向量ext和n,

摘要:渲染是批处理运行模式,那能不能使用Docker容器技术,做大规模的渲染集群呢? 我们先说说3D渲染涉及哪些领域: 1.什么是3D渲染 简单粗暴的讲:就是将虚拟世界里的3D模型,变为(人眼看到)平面图片. 比如你画了个3D模型,经过渲染,变成了最终我们看到的图片: (3D模型) (2D图片) 2 .3D模型,怎么得到2D图片 将一个想象的“摄像机”放到3D空间中,去拍摄图片.这个“摄像机”跟我们的眼睛类似,它看到的就是2D的图片(视网膜上). 墙裂建议去看看这个教程:https://www.

在过去,一支优秀的广告片足以让消费者对一辆汽车产生兴趣.完美的底盘线条或引擎的轰鸣声便会让潜在买家跑到经销商那里试驾.现在,广告还是和往常一样,并没有失去其特性,但86%的买家在与销售交流之前会在网上进行全面调查,并带着问题来到4S店.所以一些汽车企业开始联合游戏设计师或专门从事3D可视化的机构合作,开发具有真实感的沉浸式服务体验应用,让消费者体验.当然,这些应用并没有取代试驾,汽车企业团队提供此服务,方便消费者在体验之前缩小他们的选择范围.同时,借助实时3D渲染云平台,用户可以随时随地的访问汽

Blender最终摆脱了"古怪的孩子"的装束,并穿上了更为严肃和受人尊敬的" 3D强者". 它已在业界获得广泛认可,许多工作室和艺术家正在将其纳入他们的产品线. 您会问,动画工序末端的闪亮内容是什么? 好吧,它是渲染!当然,Blender的生态系统并不缺少功能强大的渲染解决方案.Blender本身包括三个现成的多功能渲染器,还有更多来自第三方的渲染器(Renderbus瑞云渲染农场支持Blender). 在本文中,Renderbus云渲染农场将介绍所有这些渲染器.

度娘说,效果图最基本的要求就是:应该符合事物的本身尺寸,不能为了美观而使用效果把相关模型的尺寸变动,那样的效果图不但不能起到表现设计的作用,反而成为影响设计的一个因素.可见高效渲染效果图是都是当下我们最需要的. 有没有发现,客户端拖拽式提交虽然更加方便于多个场景文件批量提交,一键拖拽后,坐等结果即可,但是若想要一边制作,一边提交的话 是不是觉得客户端拖拽式提交,分析时间有丢丢久呢? 是不是觉得客户端拖拽式提交,需要找到源文件路径的要求很苛刻呢? 是不是想要get到更快更便捷的渲染效果图的方法呢?

很多人都遇到用Vray for SketchUp云渲染的时候,渲染出来的图片是全黑或者是局部是黑色, 这是什么原因呢? 1.有一种情况是,SketchUp的文件储存机制和其他的软件有些不同,它是把模型和贴图打包在一个SKP里面的,所以即使不拷贝贴图文件,SketchUp照样能识别,但是Vray是需要有贴图路径.这就导致换了电脑,或者换了位置Vray材质贴图的路径实际是错误的,所以导致打开文件时,漫反射贴图Gamma校正产生了偏差. 怎么样解决问题呢? 我们可以在扩展程序中删除Vray的所有数据,

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf

目录 8.1 本篇概述 8.2 Shader基础 8.2.1 FShader 8.2.2 Shader Parameter 8.2.3 Uniform Buffer 8.2.4 Vertex Factory 8.2.5 Shader Permutation 8.3 Shader机制 8.3.1 Shader Map 8.3.1.1 FShaderMapBase 8.3.1.2 FGlobalShaderMap 8.3.1.3 FMaterialShaderMap 8.3.1.4 FMeshMat

7 月 31 日,阿里云视频云受邀参加由开放原子开源基金会.Linux 基金会亚太区.开源中国共同举办的全球开源技术峰会 GOTC 2021 ,在大会的音视频性能优化专场上,分享了开源 FFmpeg 在性能加速方面的实战经验以及端云一体媒体系统建设与优化. 众所周知,FFmpeg 作为开源音视频处理的瑞士军刀,以其开源免费.功能强大.方便易用的特点而十分流行.音视频处理的高计算复杂度使得性能加速成为 FFmpeg 开发永恒的主题.阿里云视频云媒体处理系统广泛借鉴了开源 FFmpeg 在性能加速方

目录 15.1 本篇概述 15.1.1 本篇内容 15.1.2 XR概念 15.1.2.1 VR 15.1.2.2 AR 15.1.2.3 MR 15.1.2.4 XR 15.1.3 XR综述 15.1.4 XR生态 15.1.5 XR应用 15.2 XR技术 15.2.1 XR技术综述 15.2.1.1 软件架构 15.2.1.2 Quest 2开发 15.2.1.3 OpenXR 15.2.2 光学和成像 15.2.3 延迟和滞后 15.2.3.1 Prediction 15.2.3.2 T