当前位置: 首页 > news >正文

08.unity 游戏开发-unity编辑器资源的导入导出分享

08.unity 游戏开发-unity编辑器资源的导入导出分享

提示:帮帮志会陆续更新非常多的IT技术知识,希望分享的内容对您有用。本章分享的是Python基础语法。前后每一小节的内容是存在的有:学习and理解的关联性,希望对您有用~
unity简介-unity基础 第八节 :unity编辑器资源的导入导出分享


文章目录

  • 08.unity 游戏开发-unity编辑器资源的导入导出分享
  • 一、外部资源
    • 1.1外部资源格式及主流软件
    • 1.2技巧和注意
  • 二、资源导入
    • 2.1资源导入方式
    • 2.2导入资源注意及技巧分享


一、外部资源

1.1外部资源格式及主流软件

unity支持多种外部导入模型的格式,如:
.FBX、.dae(Collada)、.3DS、.dxf、.obj、.Maya等格式文件。

我认真分析了模型的格式,发现具体的参数其实是不同的,不同格式对应不同的主流三维软件,大部分的模型格式都是支持的。(我录制了一个视频,后期会分享给大家)
大致为:不同的主流三维软件 出的不同的模型(材质、网格、动画、骨骼),它有些是支持,有些是不支持的。。。
在这里插入图片描述
比如说:某些三维软件做的某种格式,保存的时候:某个格式或者某个后缀的,它的网格支持的,但是骨骼不支持,或者材质和网格支持,但是动画和骨骼不支持。到底哪些呢?
可以拉一个表格,但是这个表格的表头和列非常多。中间的内容支持的就是打勾✓。但是不同的情况非常多
这个重要 : unity本身可以支持很多不同的格式,也发现不是三维软件顺便做一个出来,unity100%啥都支持。主流的它都支持,不用纠结非得弄一个它不支持的。不支持的话,导入三维重新保存选择它支持就行了。

主流的三维软件包括: Maya 、 3ds Max 、 Cheetah3D 、 Blender 等。

1.2技巧和注意

1
unity引擎默认单位是“米”,三维软件的单位和unity单位的比例关系非常重要!!在三维软件中尽量使用米这个单位。(如果是其他的单位,也可以等比例缩放,但是不同模型组合起来,就会感觉失真)
遇到代码逻辑还能控制大小的,没有统一单位,后期开发就很难受。

2
unity支持的3ds Max材质球类型包括:
Standard(标准材质)
Multi / Sub - Object(多维子材质),需要注意每个子材质也必须是标准材质。材质的名称尽量鱼模型的名称对应,建议都采用英文符号(拼音看自己)的命名。

3
在三维软件导出资源之前,如果被导出的模型是利用镜像命令生成的,需要对其增加Reset XForm命令进行修正,否则导出的模型可能会显示错误

4
后期不断补充,主要是美工给的模型 适配unity的程度 及 后期开发会遇到的问题


二、资源导入

2.1资源导入方式

方式一:创建好对应的文件夹,将对应的资源拖拽到unity的Project面板里面
在这里插入图片描述

方式二:打开工程对应的文件夹,复制到Assets文件夹里面(Assets就是对应unity的项目资源面板Project)
在这里插入图片描述

方式三:点击菜单栏的Assets,选择Import New Asset…
在这里插入图片描述

2.2导入资源注意及技巧分享

1
导入的FBX资源会自动生成一个Prefab(预设体),为了与手动建立的Prefab相区别,在Project面板中的Assets中图标是不一样的,在Inspector面板中的参数也不一样(注意甄别)

2
unity支持包含多个图层的PSD格式的图片,PSD格式图片中的图层在导入unity之后将会自动合并显示,但该操作并不会破坏PSD源文件的结构。

3
为了优化效率,图片的纹理尺寸建议:都是2的倍数。32 64 128 256等等,非2倍数的图片,unity会将其转换为一个非压缩的RGBA32位格式,但是这样会降低加载速度,并且使游戏发布包变大。

4
出于性能考虑模型的贴图要尽量使用Mip Maps。该方式虽然会多消耗33%的内存,但在渲染性能和效果上有很大的优势。可以使距相机较远的游戏对象使用较小的纹理。最后在非地面和地板模型对象上尽量不要使用Anisotropic filtering。

5
unity是一款可以跨平台发布的游戏引擎,但就图片来说,在不同的平台硬件环境中使用还是有一定的区别。没有必要让美工根据不同的设备PS出不同的图片,我们也需要打包不同的设备。unity提供了专门的解决方案,可以选用同一张图片在Inspector面板中去进行相关的设置对应不同的设备。


(会陆续更新非常多的IT技术知识及泛IT电商知识,可以点个关注,共同交流。比心)

相关文章:

08.unity 游戏开发-unity编辑器资源的导入导出分享

08.unity 游戏开发-unity编辑器资源的导入导出分享 提示:帮帮志会陆续更新非常多的IT技术知识,希望分享的内容对您有用。本章分享的是Python基础语法。前后每一小节的内容是存在的有:学习and理解的关联性,希望对您有用~ unity简介…...

Docker Swarm 集群

Docker Swarm 集群 本文档介绍了 Docker Swarm 集群的基本概念、工作原理以及相关命令使用示例,包括如何在服务调度中使用自定义标签。本文档适用于需要管理和扩展 Docker 容器化应用程序的生产环境场景。 1. 什么是 Docker Swarm Docker Swarm 是用于管理 Docker…...

数据中台、数据湖和数据仓库 区别

1. 核心定义与定位 数据仓库(Data Warehouse) 定义:面向主题的、集成的、历史性且稳定的结构化数据集合,主要用于支持管理决策和深度分析。定位:服务于管理层和数据分析师,通过历史数据生成报表和商业智能…...

【CodeMirror】系列(二)官网示例(五)可撤销操作、拆分视图、斑马条纹

一、可撤销操作 默认情况下,history 历史记录扩展仅跟踪文档和选择的更改,撤销操作只会回滚这些更改,而不会影响编辑器状态的其他部分。 不过你也可以将其他的操作定义成可撤销的。如果把这些操作看作状态效果,就可以把相关功能整…...

SpringBoot 动态路由菜单 权限系统开发 菜单权限 数据库设计 不同角色对应不同权限

介绍 系统中的路由配置可以根据用户的身份、角色或其他权限信息动态生成,而不是固定在系统中。不同的用户根据其权限会看到不同的路由,访问不同的页面。对应各部门不同的权限。 效果 [{"id": 1,"menuName": "用户管理"…...

scikit-learn 开源框架在机器学习中的应用

文章目录 scikit-learn 开源框架介绍1. 框架概述1.1 基本介绍1.2 版本信息 2. 核心功能模块2.1 监督学习2.2 无监督学习2.3 数据处理 3. 关键设计理念3.1 统一API设计3.2 流水线(Pipeline) 4. 重要辅助功能4.1 模型选择4.2 评估指标 5. 性能优化技巧5.1 并行计算5.2 内存优化 6…...

GPT-4、Grok 3与Gemini 2.0 Pro:三大AI模型的语气、风格与能力深度对比

更新后的完整CSDN博客文章 以下是基于您的要求,包含修正后的幻觉率部分并保留原始信息的完整CSDN博客风格文章。幻觉率已调整为更符合逻辑的描述,其他部分保持不变。 GPT-4、Grok 3与Gemini 2.0 Pro:三大AI模型的语气、风格与能力深度对比 …...

Cyber Weekly #51

赛博新闻 1、英伟达开源新模型,性能直逼DeepSeek-R1 本周,英伟达开源了基于Meta早期Llama-3.1-405B-Instruct模型开发的Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1大语言模型,该模型拥有2530亿参数,在多项基准测试中展现出与6710亿参数的…...

QT聊天项目开发DAY02

1.添加输入密码的保密性 LoginWidget::LoginWidget(QDialog*parent): QDialog(parent) {ui.setupUi(this);ui.PassWord_Edit->setEchoMode(QLineEdit::Password);BindSlots(); }2.添加密码的验证提示 3.修复内存泄漏,并嵌套UI子窗口到主窗口里面 之前并没有设置…...

Spring AI高级RAG功能查询重写和查询翻译

1、创建查询重写转换器 // 创建查询重写转换器queryTransformer RewriteQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(openAiChatClient.mutate()).build(); 查询重写是RAG系统中的一个重要优化技术,它能够将用户的原始查询转换成更加结构化和明确的形式。这种转…...

速盾:高防CDN的原理和高防IP一样吗?

随着互联网的发展,网络安全威胁日益严重,尤其是DDoS攻击、CC攻击等恶意行为,给企业带来了巨大的风险。为了应对这些挑战,许多企业开始采用高防CDN(内容分发网络)和高防IP作为防御措施。尽管两者都能提供一定…...

SQLite-Web:一个轻量级的SQLite数据库管理工具

SQLite-Web 是一个基于 Web 浏览器的轻量级 SQLite 数据库管理工具。它基于 Python 开发,免费开源,无需复杂的安装或配置,适合快速搭建本地或内网的 SQLite 管理和开发环境。 SQLite-Web 支持常见的 SQLite 数据库管理和开发任务,…...

数智读书笔记系列028 《奇点更近》

一、引言 在科技飞速发展的今天,我们对未来的好奇与日俱增。科技将如何改变我们的生活、社会乃至人类本身?雷・库兹韦尔的《奇点更近》为我们提供了深刻的见解和大胆的预测,让我们得以一窥未来几十年的科技蓝图。这本书不仅是对未来科技趋势…...

深入理解linux操作系统---第4讲 用户、组和密码管理

4.1 UNIX系统的用户和组 4.1.1 用户与UID UID定义:用户身份唯一标识符,16位或32位整数,范围0-65535。系统用户UID为0(root)、1-999(系统服务),普通用户从1000开始分配特殊UID&…...

系统设计模块之安全架构设计(常见攻击防御(SQL注入、XSS、CSRF、DDoS))

一、SQL注入攻击防御 SQL注入是通过恶意输入篡改数据库查询逻辑的攻击方式,可能导致数据泄露或数据库破坏。防御核心在于隔离用户输入与SQL代码,具体措施包括: 参数化查询(预编译语句) 原理:将SQL语句与用…...

redission锁释放失败处理

redission锁释放失败处理 https://www.jianshu.com/p/055ae798547a 就是可以删除 锁的key 这样锁就释放了,但是 还是要结合业务,这种是 非正规的处理方式,还是要在代码层面进行处理。...

Visual Studio Code 在.S汇编文件中添加调试断点及功能简介

目录 一、VS Code汇编文件添加断点二、VS Code断点调试功能简介1. 设置断点(1) 单行断点(2) 条件断点(3) 日志断点 2. 查看断点列表3. 调试时的断点控制4. 禁用/启用断点5. 删除断点6. 条件断点的使用7. 多线程调试8. 远程调试9. 调试配置文件 一、VS Code汇编文件添加断点 最…...

计算视觉与数学结构及AI拓展

在快速发展的计算视觉领域,算法、图像处理、神经网络和数学结构的交叉融合,在提升我们对视觉感知和分析的理解与能力方面发挥着关键作用。本文探讨了支撑计算视觉的基本概念和框架,强调了数学结构在开发鲁棒的算法和模型中的重要性。 AI拓展…...

Vue2 老项目升级 Vue3 深度解析教程

Vue2 老项目升级 Vue3 深度解析教程 摘要 Vue3 带来了诸多改进和新特性,如性能提升、组合式 API、更好的 TypeScript 支持等,将 Vue2 老项目升级到 Vue3 可以让项目获得这些优势。本文将深入解析升级过程,涵盖升级前的准备工作、具体升级步骤…...

器件封装-2025.4.13

1.器件网格设置要与原理图一致,同时器件符号要与数据手册一致 2.或者通过向导进行编辑,同时电机高级符号向导进行修改符号名称 2.封装一般尺寸大小要比数据手册大2倍到1.5倍 焊盘是在顶层绘制,每个焊盘距离要用智能尺子测量是否跟数据手册一…...

Python 基础语法汇总

Python 语法 │ ├── 基本结构 │ ├── 语句(Statements) │ │ ├── 表达式语句(如赋值、算术运算) │ │ ├── 控制流语句(if, for, while) │ │ ├── 定义语句(def…...

Java函数式编程魔法:Stream API的10种妙用

在Java 8中引入的Stream API为函数式编程提供了一种全新的方式。它允许我们以声明式的方式处理数据集合,使代码更加简洁、易读且易于维护。本文将介绍Stream API的10种妙用,帮助你更好地理解和应用这一强大的工具。 1. 过滤操作:筛选符合条件…...

【力扣hot100题】(094)编辑距离

记得最初做这题完全没思路,这次凭印象随便写了一版居然对了。 感觉这题真的有点为出题而出题的意思,谁拿到这题会往动态规划方向想啊jpg 也算是总结出规律了,凡是遇到这种比较俩字符串的十有八九是动态规划,而且是二维动态规划&…...

穿透三层内网VPC2

网络拓扑 目标出网web地址:192.168.139.4 信息收集端口扫描: 打开8080端口是一个tomcat的服务 版本是Apache Tomcat/7.0.92 很熟悉了,可能存在弱口令 tomcat/tomcat 成功登录 用哥斯拉生成马子,上传war包,进入后台 C…...

AI数字消费第一股,重构商业版图的新物种

伍易德带领团队发布“天天送AI数字商业引擎”,重新定义流量与消费的关系 【2025年4月,深圳】在人工智能浪潮席卷全球之际,深圳天天送网络科技有限公司于深圳大中华喜来登酒店重磅召开“AI数字消费第一股”发布盛典。公司创始人伍易德首次系统…...

Unity 基于navMesh的怪物追踪惯性系统

今天做项目适合 策划想要实现一个在现有的怪物追踪系统上实现怪物拥有惯性功能 以下是解决方案分享: 怪物基类代码: ​ using UnityEngine; using UnityEngine.AI;[RequireComponent(typeof(NavMeshAgent))] [RequireComponent(typeof(AudioSource))] …...

【OpenCV】【XTerminal】talk程序运用和linux进程之间通信程序编写,opencv图像库编程联系

目录 一、talk程序的运用&Linux进程间通信程序的编写 1.1使用talk程序和其他用户交流 1.2用c语言写一个linux进程之间通信(聊天)的简单程序 1.服务器端程序socket_server.c编写 2.客户端程序socket_client.c编写 3.程序编译与使用 二、编写一个…...

中断的硬件框架

今天呢,我们来讲讲中断的硬件框架,这里会去举3个开发板,去了解中断的硬件框架: 中断路径上的3个部件: 中断源 中断源多种多样,比如GPIO、定时器、UART、DMA等等。 它们都有自己的寄存器,可以…...

大数据面试问答-Hadoop/Hive/HDFS/Yarn

1. Hadoop 1.1 MapReduce 1.1.1 Hive语句转MapReduce过程 可分为 SQL解析阶段、语义分析阶段、逻辑计划生成阶段、逻辑优化阶段、物理计划生成阶段。 SQL解析阶段 词法分析(Lexical Analysis):使用Antlr3将SQL字符串拆分为有意义的token序列 语法分析(Syntax An…...

【小沐学GIS】基于C++绘制三维数字地球Earth(QT5、OpenGL、GIS、卫星)第五期

🍺三维数字地球系列相关文章如下🍺:1【小沐学GIS】基于C绘制三维数字地球Earth(OpenGL、glfw、glut)第一期2【小沐学GIS】基于C绘制三维数字地球Earth(OpenGL、glfw、glut)第二期3【小沐学GIS】…...

初始图形学(3)

昨天休息了一天,今天继续图形学的学习 向场景发射光线 现在我们我们准备做一个光线追踪器。其核心在于,光线追踪程序通过每个像素发送光线。这意味着对于图像中的每个像素点,程序都会计算一天从观察者出发,穿过该像素的光线。并…...

如果想在 bean 创建出来之前和销毁之前做一些自定义操作可以怎么来实现呢?

使用生命周期扩展接口(最灵活)​ 创建前拦截可以通过实现 InstantiationAwareBeanPostProcessor 接口的 postProcessBeforeInstantiation 方法,在Bean实例化前执行逻辑 在销毁前拦截可以通过实现 DestructionAwareBean 接口的 postProcessBe…...

【甲子光年】DeepSeek开启AI算法变革元年

目录 引言人工智能的发展拐点算力拐点:DeepSeek的突破数据拐点:低参数量模型的兴起算法创新循环算法变革推动AI普惠应用全球AI科技竞争进入G2时代结论 引言 2025年,人工智能的发展已经走到了一个战略拐点。随着技术能力的不断提升&#xff0…...

Go语言--语法基础4--基本数据类型--整数类型

整型是所有编程语言里最基础的数据类型。 Go 语言支持如下所示的这些整型类型。 需要注意的是, int 和 int32 在 Go 语言里被认为是两种不同的类型,编译器也不会帮你自动做类型转换, 比如以下的例子会有编译错误: var value2 in…...

MCP基础学习计划详细总结

MCP基础学习计划详细总结 1.MCP概述与基础 • MCP(Model Context Protocol):由Anthropic公司于2024年11月推出,旨在实现大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具的无缝集成。 • 核心功能: • 资…...

大模型到底是怎么产生的?一文揭秘大模型诞生全过程

前言 大模型到底是怎么产生的呢? 本文将从最基础的概念开始,逐步深入,用通俗易懂的语言为大家揭开大模型的神秘面纱。 大家好,我是大 F,深耕AI算法十余年,互联网大厂核心技术岗。 知行合一,不写水文,喜欢可关注,分享AI算法干货、技术心得。 【专栏介绍】: 欢迎关注《…...

Node.js介绍

一、Node.js 核心定义 本质:基于 Chrome V8 引擎构建的 JavaScript 运行时环境,用于在服务器端执行 JavaScript 代码。 定位:非阻塞、事件驱动的 I/O 模型,专为高并发、实时应用设计。 诞生:2009 年由 Ryan Dahl 发布…...

DRABP_NSGA2最新算法神圣宗教算法优化BP做代理模型,NSGA2反求最优因变量和对应的最佳自变量组合,Matlab代码

一、神圣宗教算法(DRA)优化BP代理模型 1. DRA的核心原理 DRA是一种模拟宗教社会层级互动的元启发式算法,通过“追随者学习”、“传教士传播”和“领导者引导”三种行为模式优化搜索过程。在BP神经网络优化中,DRA通过以下步骤调整…...

Android Studio 在 Windows 上的完整安装与使用指南

Android Studio 在 Windows 上的完整安装与使用指南—目录 一、Android Studio 简介二、下载与安装1. 下载 Android Studio2. 安装前的依赖准备3. 安装步骤 三、基础使用指南1. 首次启动配置2. 创建第一个项目3. 运行应用4. 核心功能 四、进阶功能配置1. 配置 SDK 和工具2. 自定…...

Matlab学习笔记五十:循环语句和条件语句的用法

1.说明 循环语句:for…end,while…end 条件语句:if…end,switch…case…end 其中if语句语法还可以是:for…else…end,for…elseif…else…end 2.简单for程序实例 for x1:5 %循环遍历1~5 yx5 end [1…...

大漠流光:科技牧歌的未来-内蒙古鄂尔多斯

故事背景 故事发生在中国内蒙古鄂尔多斯,这里是蒙古族文化的摇篮,也是科技与自然交织的未来舞台。在这片广袤的土地上,蒙古族少女、老牧人和工程师们共同谱写着一曲科技与传统共生的赞歌。未来的鄂尔多斯,不再是单一的沙漠或草原…...

MySQL与Oracle深度对比

MySQL与Oracle深度对比:数据类型与SQL差异 一、数据类型差异 1. 数值类型对比 数据类型MySQLOracle整数TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINTNUMBER(精度) 或直接INT(内部仍为NUMBER)小数DECIMAL(p,s), FLOAT, DOUBLENUMBER(p,s), FLOAT, BINARY_FLOAT, BI…...

GESP2023年12月认证C++七级( 第一部分选择题(6-10))

选择题第八题&#xff1a; #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std;const int MAXN 1005; // 假设字符串长度不超过1000 char s1[MAXN], s2[MAXN]; int dp[MAXN]; // 一维DP数组int main() {while (cin >>…...

腾势品牌欧洲市场冲锋,科技豪华席卷米兰

在时尚与艺术的交汇点&#xff0c;米兰设计周的舞台上&#xff0c;一场汽车界的超级风暴正在酝酿&#xff0c;腾势品牌如一头勇猛无畏的雄狮&#xff0c;以雷霆万钧之势正式向欧洲市场发起了冲锋。其最新力作——腾势Z9GT的登场&#xff0c;仿佛是一道闪电划破夜空&#xff0c;…...

双指针、滑动窗口

一、双指针 双指针是指在算法中使用两个指针&#xff08;通常是索引或迭代器&#xff09;来解决问题&#xff0c;通过移动这两个指针来扫描数据结构&#xff08;如数组或链表&#xff09;&#xff0c;从而达到高效的目的。双指针的核心思想是利用两个指针的相对位置或移动方式…...

《数据密集型应用系统设计》读书笔记:第二章

我们继续拆解 第2章&#xff1a;数据模型与查询语言。这章讲的是如何组织数据、如何访问数据&#xff0c;也是你选择数据库种类的根本依据。 第2章&#xff1a;数据模型与查询语言 一、为何数据模型重要&#xff1f; Martin 开篇就强调&#xff0c;数据模型影响&#xff1a; …...

ubuntu24.04LTS安装向日葵解决方案

去向日葵官方下载ubuntu使用的deb包 向日葵 输入如下命令安装&#xff0c;将具体版本修改成自己下载的版本 andrew in ~/下载 λ sudo dpkg -i SunloginClient_15.2.0.63064_amd64.deb 正在选中未选择的软件包 sunloginclient。 (正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 290947…...

Python基础语法1

目录 1、认识Python 1.1、计算机 1.2、编程 1.3、编程语言的类别 1.4、Python背景 1.5、Python的应用场景 1.6、Python的优缺点 1.7、Python前景 1.8、Python 环境 2、常量和表达式 3、变量和类型 3.1、定义变量 3.2、使用变量 3.3、变量的类型 3.3.1、整形 3.3…...

深度学习中多机训练概念下的DP与DDP

在进行单机多卡/多机多卡训练时&#xff0c;通常会遇到DP与DDP的概念&#xff0c;为此基于kimi大模型对二者的差异进行梳理。使用DP/DPP的核心是数据并行&#xff0c;也就是根据显卡数量对数据集进行分治&#xff0c;每一个显卡都有一个独立完整的模型和一个局部数据。在多个显…...

设计模式(结构型)-桥接模式

目录 摘要 定义 类图 角色 具体实现 优缺点 优点 缺点 使用场景 使用案例 JDBC 和桥接模式 总结 摘要 在软件开发领域&#xff0c;随着系统规模和复杂性的不断攀升&#xff0c;如何设计出具有良好扩展性、灵活性以及可维护性的软件架构成为关键挑战。桥接模式作为一…...