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HonkaiStarRailToonShader

Unity URP星穹铁道风格卡通渲染项目

HonkaiStarRailToonShader是一个基于Unity URP的星穹铁道风格卡通渲染项目。提供详细的安装指南和纹理设置说明,实现了自定义描边颜色和曝光控制等功能。项目融合多位开发者贡献,适用于游戏开发和MMD制作,为Unity开发者提供高质量的卡通渲染解决方案。

realmdreamer - 文本3D场景生成技术
3D场景生成GithubRealmDreamer开源项目文本驱动深度扩散高斯溅射
RealmDreamer是一项创新的3D场景生成技术,通过文本描述生成通用前向3D场景。该技术利用3D高斯泼溅表示和先进的文本到图像生成器,结合图像条件扩散模型和深度扩散模型,实现高质量3D场景的合成。RealmDreamer无需特定数据集训练,能够生成多样风格的3D场景,并支持从单一图像进行3D合成。
Awesome-RealityKit - RealityKit开发资源与项目精选
3DARAppleGithubRealityKitvisionOS开源项目
Awesome-RealityKit汇集了丰富的RealityKit开发资源,包括社区项目、Apple官方示例、工具包和WWDC视频。项目涵盖从入门到进阶的AR开发内容,适合不同水平的开发者学习和参考。该集合定期更新,反映RealityKit生态系统的最新动态,为开发者提供全面的学习和实践资料。
EyeTrackVR - 为VRChat设计的开源VR眼动追踪平台
EyeTrackVRGithubIR发射器VR眼动追踪开源项目硬件设计
EyeTrackVR是一个专为VRChat开发的开源VR眼动追踪平台。该项目通过OSC和UDP协议运作,兼容多种VR头显。EyeTrackVR提供完整硬件解决方案,包括3D打印支架和红外发射器PCB设计。项目注重用户安全,特别关注红外发射器的使用。虽然仍在开发阶段,但已提供详细文档和社区支持。EyeTrackVR为VR爱好者提供了一个经济实惠且创新的眼动追踪方案。
cog-consistent-character - 特定角色多姿势图像生成工具,兼容ComfyUI
该项目允许创建特定角色在不同姿势下的图像,并支持在ComfyUI中直接应用工作流。用户可以通过克隆仓库并运行脚本来安装自定义节点,实现本地开发和Web UI运行。操作需使用GPU机器,暴露端口8188以访问Cog容器,并通过本地连接服务器。详细信息和使用案例请访问项目主页。
ComfyUI-layerdiffuse - ComfyUI图层扩散技术实现高级图像处理
AI绘图ComfyUIGithubLayerDiffuse图像处理图层生成开源项目
ComfyUI-layerdiffuse扩展为ComfyUI集成了LayerDiffuse的图层扩散功能,支持SDXL和SD15模型。该项目提供前景生成、背景提取和图层混合等高级操作,并包含多种工作流程示例,如RGBA前景生成、条件混合和联合生成。这些功能使得用户可以更精细地控制图像生成过程,为图像编辑和合成领域带来新的可能性。
Mirror - 开源高性能Unity网络库
GithubMirrorUnity多人游戏开源开源项目网络游戏开发
Mirror是Unity引擎的开源网络库,支持2019至2022 LTS版本。基于UNET构建,Mirror经过多年实战检验,提供稳定可靠的性能。它具有丰富的功能,包括多种传输协议、兴趣管理和同步方向控制等。Mirror适用于各类游戏类型,从小型MMORPG到大型多人游戏。作为免费开源项目,Mirror拥有活跃的开发者社区,持续推动其发展和改进。
retrocomicflux - 了解如何使用AI技术生成复古漫画风格图像
GithubHuggingfaceRetro Comic Flux图像生成开源项目数据集模型漫画风格视觉效果
Retro Comic Flux项目通过Flux LoRA和稳定扩散技术生成复古漫画风格图像,其基于公共领域图像,经过裁剪和增强处理。虽然在人物细节上有挑战,但使用DEIS采样器可优化效果。关键词“c0m1c”和“comic book panel”有助于生成图像,未来版本旨在提高一致性和多样性。
godot-4-3d-third-person-controller - Godot 4开源项目展示3D第三人称射击游戏控制器
3D游戏GithubGodot 4开源demo开源项目第三人称射击角色控制器
该开源项目展示了基于Godot 4引擎的3D第三人称射击游戏控制器。项目中的角色可以执行跑步、跳跃、近战攻击、瞄准、射击和投掷手榴弹等动作。游戏环境包括飞行和地面敌人、可破坏箱子、跳跃板和自动吸附的金币。这个控制器可作为即插即用资产,适用于3D游戏原型开发和后续扩展。项目灵感来源于Ratchet and Clank和Jak and Daxter等经典游戏。
CityGaussian - 大规模3D场景实时高质量渲染技术
3D场景渲染CityGaussianGithub大规模场景实时开源项目高质量
CityGaussian项目开发了一种创新的分而治之训练方法和细节层次(LoD)策略,用于高效训练和渲染大规模3D高斯溅射场景。该方法利用全局场景先验和自适应训练数据选择,实现高效训练和无缝融合。通过融合高斯基元生成不同细节层次,并采用块级细节层次选择和聚合策略,实现跨尺度的快速渲染。实验结果显示,CityGaussian在大规模场景上实现了先进的渲染质量,并能在不同尺度下保持一致的实时渲染性能。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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