StarRailNPRShader 项目推荐

StarRailNPRShader 项目推荐

StarRailNPRShader Fan-made shaders for Unity URP attempting to replicate the shading of Honkai: Star Rail. StarRailNPRShader 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StarRailNPRShader

项目基础介绍和主要编程语言

StarRailNPRShader 是一个开源项目,旨在为 Unity URP(Universal Render Pipeline)提供粉丝制作的着色器,以尝试复制《崩坏:星穹铁道》的阴影效果。该项目主要使用 C#、ShaderLab 和 HLSL 作为主要的编程语言。

项目核心功能

  1. 支持解包模型和 MMD 模型:项目支持导入解包的模型和 MMD 模型,使得开发者可以在 Unity 中使用这些模型进行渲染。
  2. 支持 Forward 和 Forward+ 渲染路径:项目支持两种主要的渲染路径,以适应不同的渲染需求。
  3. 支持半透明刘海:项目特别优化了半透明刘海的渲染效果,使得角色模型更加逼真。
  4. 支持自阴影和逐物体阴影:项目支持自阴影和逐物体阴影,最多可以在同一屏幕上渲染 16 个阴影。
  5. 定制的 Bloom 和 Tonemapping:项目提供了定制的 Bloom 和 Tonemapping 效果,增强了渲染的视觉效果。
  6. 定制的材质编辑器:项目集成了一个定制的材质编辑器,方便开发者进行材质的调整和优化。
  7. 自动化流程:项目提供了一套自动化流程,包括平滑模型法线、设置贴图、生成材质和构建,大大提高了开发效率。
  8. 集成 Unity Preset 系统:项目与 Unity 的 Preset 系统集成,使得开发者可以更方便地管理和应用预设。
  9. 跨平台支持:项目在 Windows 和 Android 平台上经过验证,确保了跨平台的兼容性。

项目最近更新的功能

  1. 新增了对 MMD 模型的支持:最近更新中,项目增加了对 MMD 模型的支持,使得更多类型的模型可以在 Unity 中使用。
  2. 优化了半透明刘海的渲染效果:对半透明刘海的渲染效果进行了优化,使得角色模型的细节更加逼真。
  3. 改进了自阴影和逐物体阴影的算法:更新中改进了自阴影和逐物体阴影的算法,提高了阴影的渲染质量和效率。
  4. 增加了定制的 Bloom 和 Tonemapping 效果:新增了定制的 Bloom 和 Tonemapping 效果,增强了渲染的视觉效果。
  5. 集成了 Unity Preset 系统:项目与 Unity 的 Preset 系统集成,使得开发者可以更方便地管理和应用预设。

通过这些更新,StarRailNPRShader 项目在功能和性能上都有了显著的提升,为开发者提供了更加强大和灵活的工具。

StarRailNPRShader Fan-made shaders for Unity URP attempting to replicate the shading of Honkai: Star Rail. StarRailNPRShader 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StarRailNPRShader

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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