Unity 3D 学习——NO.6(进行优化）

最新推荐文章于 2025-08-15 21:55:34 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-15 21:55:34 发布 · 128 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#unity

本文介绍了一种称为遮挡剔除的技术，该技术通过在物体进入渲染流水线前剔除摄像机视角不可见的物体来减少渲染数据量。在场景物体密集时特别适用，能够有效降低渲染负载。

Occlusion Culling（即时遮挡剔除）
减少渲染数据数量。
当物体被送进渲染流水线之前，将摄像机视角看不见的物体进行剔除，从而减少渲染数据量。
在场景中物体分布密集时，适用遮挡剔除。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
离物体近，则显示较为精细的模型，距离物体远，则显示粗糙的模型，减少渲染量，可是占据内存（多了好几个模型）

【零基础入门unity游戏开发——2D篇】使用SpriteAtlas（精灵图集）打包图集，减少DrawCall提高性能
向宇
04-02 1937
【零基础入门unity游戏开发——2D篇】使用SpriteAtlas（精灵图集）打包图集，减少DrawCall提高性能
【零基础入门unity游戏开发——unity通用篇24】URP Camera相机摄像机知识介绍、修改天空盒（基于unity6开发介绍）
向宇
03-26 1085
URP Camera相机摄像机知识介绍、修改天空盒（基于unity6开发介绍）
Unity3D学习笔记#6_Unity3D最后的概览
一棵孤独的树
03-25 385
文章目录一、基础知识TransformTerrain Unity是很复杂的一个系统，除了基本的操作，还有C#编程，特效，建模，系统工程等数不清的知识，而搞这个只是玩一玩，时间也比较有限，所以再补充最后一个教程，及结束基础的入门，去做一些小项目，后续可能还会深入学习C#、粒子特效以及建模，那以后再说。 本文主要参考知乎韩老师视频教程。 一、基础知识 Transform Transform具有恢复初始...
Unity 6 基础教程（Unity 界面）
Maddie_Mo的博客
11-04 5382
Unity 6 是下一代 Unity 引擎的长期支持（以前称为 LTS）版本。 它结合了最新的技术和工具，为所有支持的平台提供高质量、高性能的体验。 Unity 6 包含 Unity 2023.1 、Unity 2023.2 技术流和 Unity 6 预览版中的所有功能、更新和改进。
Unity3d 6(6000.*.*)版本国区下载安装参考
qq_33789001的博客
04-17 8577
Unity3d 6.是最新的版本，是与来自世界各地的开发者合作构建、测试和优化的成果，现在可以完全投入生产，是我们迄今为止性能最出色、最稳定的 Unity 版本。Unity 6 有许多令人兴奋的新工具和功能：端到端多人游戏工作流程将加速联网游戏的开发；各种工具可以助力开发者开发移动 Web 项目；
Unity 6 预览版正式发布
unityofficial的博客
08-15 2262
Unity 6 预览版发布啦，正式版本将于今年晚些时候正式发布！下载链接：Unity 6 预览版是 Unity 6 开发周期的最后一个版本，在去年 11 月 Unite 大会上，我们宣布了要更新命名规范。Unity 6 预览版的结构与 Tech Stream 版本类似，目的是让开发者提前使用更前沿的新功能，适用于处于探索或原型设计阶段的项目。对于处于生产阶段的项目，我们建议使用 Unity 2022 LTS 版本以获得更高的稳定性和更好的支持。
Unite Shanghai 2024 技术专场 | Unity 6及未来规划：Unity引擎和服务路线图
unityofficial的博客
10-09 2689
在 2024 年 7 月 24 日的 Unite Shanghai 2024 技术专场演讲中，Unity 高级技术产品经理 Jeff Riesenmy 带来演讲 Unity 6 and Beyond: A Roadmap of Unity Engine and Services。作为本次 Unite 首场专题演讲，他介绍了 Unity 引擎的最新进展及其配套的工具和服务，帮助中国开发者制作出精美、沉浸感十足的游戏，不断给玩家带来惊喜。本文为演讲内容全文翻译。
九、pico+Unity交互开发——触碰抓取
王兆镇的博客
10-16 4660
配置Physics：打开Unity编辑器上方菜单栏的Edit编辑 -> Project Settings项目设置-> Physics物理，找到Layer Collision Matrix图层碰撞器，将Player和Interactable的交叉点取消勾选，避免身体与可抓取物体发生物理碰撞。例如在使用特定的抓取方式时，可使被抓取物体在被抓取瞬间其位置与抓取点重合，以实现更真实的抓取效果。Match Rotation（匹配旋转）：类似 “匹配位置”，当启用此选项时，被抓取物体的旋转会与抓取点的旋转相匹配。
Unity 3D 游戏开发 第3版 宣雨松——著 第十章 多媒体
Q1678981901的博客
08-15 810
诗篇渲染模式可以选择API Only，即不依赖Unity，自动将视频渲染出来，然后拿到视频底层输出的Texture贴图，再自行将它渲染出来。如果有多个视频文件需要融合播放，那么我们就可以自己做一个Shader，将多个videoPlayer.texture穿进去，最后再将它们融合并渲染出来。将VieoPlayer的结果逐帧传递到Material的主贴图中。如下代码演示了如何在Shader中添加一个简单的正弦曲线来修改顶点的位置，最终使视频呈现波浪v2f o;
（九）unity自带的着色器源码剖析之——————UnityShadowLibrary.cginc文件分析（实时阴影和烘焙阴影、阴影淡化、阴影渗漏处理、PCF阴影过滤解决实时阴影锯齿）
cgy56191948的博客
05-18 4594
一、阴影与全局照明系统的关系 Unity3D引擎可以根据宏SHADOWS_SCREEN和LIGHTMAP_ON是否启用决定是否在全局照明系统下对阴影进行混合处理。如果这两个宏同时启用，则HANDLE_SHADOWS_BLENDING_IN_GI定义为1，即宣告在全局照明下也对阴影进行处理。宏SHADOWS_SCREEN本质上是一个着色器多样体，表示是否在屏幕空间中处理阴影计算，如下所示： #...
Unity3D：提升场景画面品质&平衡性能优化
saitoDeng的博客
07-13 7452
Unity之提升场景画面品质及性能优化
【推荐100个unity插件】完全程序化且动态的 性能极佳的Unity URP 物理交互草地——UnityURP-InfiniteGrass的使用
向宇
07-31 1450
本文介绍了UnityURP-InfiniteGrass插件，这是一个用于Unity URP的动态草地系统，无需烘焙即可快速实现程序化草地效果。文章详细说明了插件的下载安装方法，并提供GitHub和Gitee地址。使用步骤包括配置URP设置、添加地面层、创建空对象并附加脚本，以及调整草材质参数。此外，还介绍了在Unity6中的兼容性解决方案。插件支持多种动态效果，如视锥体剔除、颜色调节、风浪模拟、动态遮罩和坡度调整等。最后，文章推荐了相关Unity开发专栏，涵盖游戏开发、特效制作、优化等内容。
Unity开发详解之新建工程（1/6）
风晴
02-20 4355
最近学习unity做了一个简单的FPS游戏，下面分几篇讲述下使用到的功能。 新建工程 在打开unity会让你选择一个工程打开，进入程序后，如果我们想创建一个新工程通过 File -->New Project 创建，在新打开的界面经常会白板，不出现创建的对话框， 解决方法，关闭窗口，反复打开几次就会正常刷出来。 现在我新建好了一个工程如下： 创建成功后，通过快捷键ctrl+
Unity模糊远处物体，近处清晰，景深效果
piyixia的博客
01-11 3876
开启景深 关闭景深 转载：https://blog.csdn.net/puppet_master/article/details/52423905 代码连接：https://download.csdn.net/download/piyixia/12097161
ralbatr_iOSDev_22472_1764957694521.zip
最新发布
12-06
ralbatr_iOSDev_22472_1764957694521.zip
深度学习基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现）
12-06
【深度学习】基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了一种基于Hough变换的答题卡识别技术，利用Matlab实现图像处理与模式识别功能，能够准确识别答题卡上的填涂选项，与标准答案比对后自动判分，并将结果导出至Excel文件，识别准确率接近100%。该方法结合图像预处理、边缘检测、Hough变换定位答题区域等关键技术，实现了自动化阅卷流程，适用于教育测评领域的高效批改需求。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事图像处理、模式识别或教育信息化相关工作的研究人员、教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 实现答题卡图像的自动识别与评分；② 提升考试阅卷效率，减少人工干预；③ 为智能阅卷系统开发提供技术参考与实现方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，理解Hough变换在图像定位中的应用原理，重点关注图像预处理与特征提取部分的实现细节，并可根据实际答题卡样式调整参数以优化识别效果。
面向医疗大数据的糖尿病风险预测综合分析python源码+文档说明+数据集（毕设项目）.zip
12-06
面向医疗大数据的糖尿病风险预测综合分析python源码+文档说明+数据集（毕设项目）.zip 该项目利用医疗和人口统计数据构建机器学习模型预测患者糖尿病状态。数据集包含性别、年龄、BMI、高血压、心脏病、吸烟史、HbA1c水平和血糖水平等特征。项目通过数据清洗、探索性数据分析（EDA）、可视化和机器学习模型开发，旨在帮助医疗专业人士识别高风险患者并制定个性化治疗计划。 【主要功能】 数据清洗与探索分析 数据可视化与描述统计 处理不平衡数据的机器学习建模 糖尿病风险预测 Tableau交互式可视化展示 【技术栈】 Jupyter Notebook Python数据分析库 机器学习模型 Tableau（数据可视化） Anaconda（环境管理）
一键部署Docker容器化环境下的NginxElasticSearchMySQLNacosNeo4j与Portainer全栈服务套件_支持重复安装与自动配置的智能部署脚本_.zip
12-06
一键部署Docker容器化环境下的NginxElasticSearchMySQLNacosNeo4j与Portainer全栈服务套件_支持重复安装与自动配置的智能部署脚本_.zip
unity3d强化学习
02-25
### 如何在 Unity3D 中实现强化学习 #### 使用 Unity ML-Agents 工具包设置环境 为了使 Unity 环境能够支持机器学习，UnityEnvWrapper 将 Unity 环境保存为二进制文件。加载此环境需调用 Unity ML-Agents 的 Python API；具体来说，`UnityEnvironment` 接口接受环境名称作为输入，并提供一个用于互动的环境实例对象[^1]。 ```python from mlagents_envs.environment import UnityEnvironment env = UnityEnvironment(file_name="path_to_your_build", no_graphics=True) ``` 接着，通过 `UnityToGymWrapper` 对象封装上述创建的环境实体，从而兼容 Ray RLLib 和 SageMaker RL 所需的数据结构形式，使得这些平台能顺利处理来自 Unity 场景的信息流。 #### 配置 MyLauncher 类启动训练过程 MyLauncher 继承自 SageMakerRayLauncher 抽象基类，旨在让 Amazon SageMaker 平台上的应用程序得以运用 Ray RLLib 进行分布式计算资源下的高效模型训练工作。在此上下文中定义了若干关键属性与方法来描述待解决问题域内的动态特性——比如注册可供使用的仿真场景及其内部逻辑规则集、设定初始参数表单（如折扣系数 gamma、学习速率 alpha）、指定最大轮次限制等超参数配置项。 ```python class MyLauncher(SageMakerRayLauncher): def register_env(self): from ray.tune.registry import register_env from unity_wrapper import UnityToGymWrapper env_name = "your_environment_name" def create_unity_env(env_config={}): return UnityToGymWrapper(UnityEnvironment(...)) register_env(env_name, create_unity_env) def get_experiment_spec(self): spec = { 'training': { ... }, 'evaluation': { ... } } return spec ``` #### 实施 PPO 强化学习算法优化决策制定流程 考虑到 Policy Gradient 方法可能存在的收敛速度慢及稳定性差等问题，PPO 提出了改进措施以确保每次更新都能朝着更优解前进而不至于偏离太远。该技术特别适用于连续动作空间的任务模拟环境中，因为它允许代理基于历史经验调整未来行动倾向度量值，进而逐步逼近全局最优策略方案[^4]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值