Unity WebGL打包后 自定义shader不显示解决方案

最新推荐文章于 2025-12-20 10:47:52 发布
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#unity #webgl #游戏引擎

偶然碰上了这个问题，结果就是变量命名前面有两个下划线导致，修正Reference即可

WARNING: 0:2: 'GL_EXT_shader_framebuffer_fetch' : extension is not supported
ERROR: 0:67: 'Xhlslcc_UnusedX__1' : identifiers containing two consecutive underscores (__) are reserved as possible future keywords

安静六角
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Unity中打可选择的AssetBundle，以及URP中加载AssetBundle包Shader丢失问题显示洋红色的解决方案
TenderRain的博客
04-24 633
1、制作可选择某个或某些资源进行打AssetBundle的编辑器扩展 2、解决URP渲染管线加载AB包，Shader丢失，显示洋红色的解决方案
Unity WebGL 编译和打包说明（官方文档翻译校正）
长脖鹿的博客
08-25 4125
Unity 编辑器中的 WebGL 选项允许您将内容发布为 JavaScript 程序，这些程序使用 HTML5/JavaScript、WebAssembly、WebGL rendering API 以及其他 Web 标准在 Web 浏览器中运行 Unity 内容。默认情况下，WebGL 缓存存储 .data 和 .bundle 文件，并在从缓存加载前重新验证它们。您可以通过添加新的来更改 UnityLoader 配置，从而更改此行为。以下示例显示了在index.html。
使用Unity团结引擎打包微信小游戏真机测试出现花屏问题
weixin_38780689的博客
11-25 712
解决方法：点击Build Settings-->Strip Advice，在打开的弹窗的DecompressDXT选项改为Keep。重新打包测试，一切正常。使用Unity团结引擎打包微信小游戏，在微信开发者工具测试一切正常，在手机上调试出现花屏问题。
Unity Webgl 问题总结
u010879329的博客
03-18 1726
来定义，其它类型float?相信开发webgl项目的朋友应该都知道，在编辑器下编写能正常运行，但是呢导出webgl一运行就会发现各种错误，恨不得unity出一个在网页上测试使用的编辑器，配合VS一段代码进行调式，但是这是不可能的，所以就尽量使用debug来定位错误吧，小编也是被折磨的不行，因为某些功能只能在特定机器上部署测试，这使我代码出错了只能写debug来定位了，所以多写一点，因为导出包不易啊！14.使用LOD（这个不太推荐使用，只有内存充足下使用，一般webgl内存都是吃紧的，搞不好就是内存超出）
鸿蒙游戏引擎-Unity的常见问题解决方案
wo857857857的博客
06-28 633
4. Unity崩溃或性能问题 问题描述： 在鸿蒙设备上运行时，Unity可能崩溃或性能表现不佳。解决方案： • 内存优化： ◦ 减少不必要的资源加载，及时释放未使用的对象。以下是针对这些问题的解决方案： 1. 鸿蒙系统兼容性问题 问题描述： Unity项目在鸿蒙设备上运行时可能出现兼容性问题，例如资源加载失败、脚本无法执行等。2. StreamingAssets路径问题 问题描述： 在鸿蒙设备上，Application.streamingAssetsPath路径可能无法正确访问资源。
Unity常见的优化解决方案
qq_40558087的博客
04-02 3939
记录一下，在项目中和学习别人优化的一些优化方案，这些优化方法也不是完全绝对的，很多项目都是需要根据自己的项目情况进行优化的，主要以美术和性能之间找平衡点，时间换空间，空间换时间，关于代码方面的优化不是很多，后期会补上去，欢迎各位大佬评论指出错误。
[Unity]-[渲染Render]-[Shader] Unity Shader的基础
sky_smile_Allen的博客
11-13 2117
节点库：Shader Graph提供了丰富的节点库，包括颜色、纹理、数学、程序纹理、输入、实用工具、UV变换等类型的节点。Blackboard：用于创建外部属性，相当于Shader中的Properties，可以创建Float、Vector、Color、Texture等类型变量。Graph Inspector：包含节点设置和图设置两个选项卡，用于设置节点的命名、参数值域、默认值等信息，以及着色器数值计算精度、支持的渲染管线等。
UnityAndroid加载AssetBundle包时Shader遇到的问题
天富儿的博客
10-21 5072
项目需求就是加载AssetBundle包资源，但Android项目实机测试时，部分Shader会失效，变成粉红色。：我这边测试之后并不好用，原因是该项目的需求限制，并不能在打包前将所需的Shader都添加上去。
Unity移动平台相关（一）Android打包设置
热门推荐
liuyingbo.com
10-16 1万+
可以在此设置自定义编译标志。再使用一些第三方内容时有时会在此处添加脚本符号比如：Lua热更相关、FairyGUI相关该清单文件是一个xml文件我们可以在此决定一些应用程序启动之前的外观和行为。（比如：图标、名称、安装位置等等）Gradle 是一个构建系统，可自动执行许多构建过程并防止许多常见的构建错误。Unity将Gradle用于所有Android版本。
unity webgl打包模型消失
08-29
</think>### Unity WebGL打包后模型消失的解决方案 #### 1. **检查模型资源设置** - **模型导入设置**：在Project窗口中选择模型文件，检查Inspector中的设置： - 确保`Mesh Compression`设为`Off` - 勾选`Read/...
unity webgl 打包ArgumentOutOfRangeException: Specified argument was out of the range of valid values. Parameter name: subshaderIndex
07-16
[](https://example.com).shader文件内容异常**：某些自定义Shader中可能存在不兼容WebGL的内容，例如使用了WebGL无法支持的语法或特性。 2. **Shader变体过多或无效**：Unity会为不同的渲染路径、光照模式等生成多...
解密！抖音百万粉丝博主三维地图视频都用到了什么GIS数据和技术
Mapmost的博客
08-12 3202
（1）影像数据影像数据，通常指的是通过各种遥感技术，如卫星、无人机或地面传感器等设备捕捉到的图像信息。这类数据涵盖了从可见光到红外、微波等多个电磁波谱段，能够用于多样的应用领域：1）地图制图与地理信息系统 (GIS)：高分辨率卫星影像常用于更新地形图、制作数字高程模型(DEM)，以及土地覆盖和土地利用分类。2）农业监测：通过分析不同波段的影像数据，可以评估作物生长状况、病虫害预警及灌溉需求，助力精准农业。3）城市规划与管理：监测城市扩张、土地变化、交通流量及环境质量，为城市可持续发展提供数据支持。
跨平台游戏引擎 Axmol-2.11.0 发布
一线灵的博客
12-20 848
Axmol 2.11.0 LTS版本于2025年12月19日发布，主要包含错误修复和功能改进。修复了iOS音频、WebSocket、Xcode兼容性等问题，并优化了性能。新增了Node::getHashOfName()等功能，更新了cmake、jdk等SDK工具及多个第三方库。发布文件可通过GitHub、百度网盘和SourceForge下载。感谢所有贡献者和赞助者对项目的支持。
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
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