Unity中Shader的_Time精度问题

文章目录

  • 前言
  • 一、U方向上优化
  • 二、V方向上优化
    • 在这里插入图片描述
  • 三、最终代码
    • 1、效果
    • 2、Shader


前言

在Unity的Shader中,使用了_Time来达到UV的流动效果,普遍会出现一个问题。我们的UV值会随着时间一直增加(uv值增加了,但是因为超过1就会重复,不影响效果),在一些较老的移动端上,存储不下那么大的值,就会导致精度丢失。

  • 精度丢失前
    请添加图片描述
  • 精度丢失后(有特别明显的像素点质感)
    请添加图片描述
    我们对上一篇文章中,使用到的序列帧动画Shader,进行_Time相加后的精度优化。
  • Unity中Shader序列帧动画(U、V方向的走格)

一、U方向上优化

  • 对之前的公式取小数部分
  • u ( t ) = g ( C o l u m n ⋅ t ) C o l u m n = ⌊ C o l u m n ⋅ t ⌋ C o l u m n u(t) = \frac{g(Column·t)}{Column} = \frac{\lfloor Column·t \rfloor}{Column} u(t)=Columng(Columnt)=ColumnColumnt
  • u 2 ( t ) = f r a c ( u ( t ) ) = f r a c ( ⌊ C o l u m n ⋅ t ⌋ C o l u m n ) u_2(t) = frac(u(t)) =frac(\frac{\lfloor Column·t \rfloor}{Column}) u2(t)=frac(u(t))=frac(ColumnColumnt)
    在这里插入图片描述

o.uv.x += frac(floor(_Time.y *_Sequence.y * _Sequence.z)/_Sequence.y);


二、V方向上优化

  • 对之前的公式取小数部分
  • v ( t ) = u ( t C o l u m n ) = ⌊ C o l u m n ⋅ t C o l u m n ⌋ C o l u m n v(t) = u(\frac{t}{Column}) = \frac{\lfloor \frac{Column·t}{Column} \rfloor}{Column} v(t)=u(Columnt)=ColumnColumnColumnt
  • v 2 ( t ) = f r a c ( v ( t ) ) = f r a c ( ⌊ C o l u m n ⋅ t C o l u m n ⌋ C o l u m n ) v_2(t) = frac(v(t)) = frac(\frac{\lfloor \frac{Column·t}{Column} \rfloor}{Column}) v2(t)=frac(v(t))=frac(ColumnColumnColumnt)

在这里插入图片描述

三、最终代码

1、效果

请添加图片描述

2、Shader

Shader "MyShader/URP/P3_9"
{Properties{_Color("Color",Color) = (1,1,1,1)_MainTex("MainTex",2D) = "white"{}_Sequence("Row(X) Column(Y) Speed(Z)",Vector) = (1,1,1,1)}SubShader{Tags{//告诉引擎,该Shader只用于 URP 渲染管线"RenderPipeline"="UniversalPipeline"//渲染类型"RenderType"="Transparent"//渲染队列"Queue"="Transparent"}Blend SrcAlpha OneMinusSrcAlpha Zwrite OnPass{HLSLPROGRAM#pragma vertex vert#pragma fragment frag#pragma multi_compile_fog#include "Packages/com.unity.render-pipelines.core/ShaderLibrary/Color.hlsl"#include "Packages/com.unity.render-pipelines.universal/ShaderLibrary/Core.hlsl"#include "Packages/com.unity.render-pipelines.universal/ShaderLibrary/Lighting.hlsl"struct Attribute{float3 vertexOS : POSITION;float2 uv : TEXCOORD0;};struct Varying{float4 vertexCS : SV_POSITION;float2 uv : TEXCOORD1;float fogCoord : TEXCOORD2;};CBUFFER_START(UnityPerMaterial)float4 _Color;float4 _MainTex_ST;half4 _Sequence;CBUFFER_ENDTEXTURE2D(_MainTex);SAMPLER(sampler_MainTex);Varying vert(Attribute v){Varying o;o.vertexCS = TransformObjectToHClip(v.vertexOS);o.uv = float2(v.uv.x/_Sequence.y,v.uv.y/_Sequence.x + (_Sequence.x - 1)/_Sequence.x);o.uv.x += frac(floor(_Time.y *_Sequence.y * _Sequence.z)/_Sequence.y);o.uv.y -= frac(floor(_Time.y *_Sequence.y * _Sequence.z / _Sequence.y)/_Sequence.x);//o.uv.x += floor(_Time.y);//o.uv = float2(v.uv.x/4,v.uv.y/4);//o.uv = TRANSFORM_TEX(v.uv,_MainTex);o.fogCoord = ComputeFogFactor(o.vertexCS.z);return o;}half4 frag(Varying i) : SV_Target{float4 mainTex = SAMPLE_TEXTURE2D(_MainTex,sampler_MainTex,i.uv);float4 col = mainTex * _Color;col.rgb = MixFog(col,i.fogCoord);return col;}ENDHLSL}}}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/601222.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

3元一平方公里的在线卫星影像

我们为大家分享了免费下载卫星影像的方法。 但让人遗憾的是,该影像的最高分辨率只有10米,需要更高清且比较新的卫星影像,看来还是得付费购买才比较靠谱。 自助选择区县范围 商业卫星影像主要面向企事业单位,一般来讲都比较贵&a…

Windows安装DolphinDB,配置单节点启动与GUI

1. 安装Java 首先,进入网址:jdk11 下载jdk-11.0.20_windows-x64_bin.exe,然后安装即可 安装完成后,打开命令提示符,输入: java javac如果这两个命令都出现一大堆东西,而不是找不到指令的提示的…

物联网云平台源码,Spring Cloud智慧工地源码,建筑施工智能化管理

智慧工地以物联网云平台为核心,基于智慧工地物联网云平台与现场多个子系统的互联,实现现场各类工况数据采集,存储、分析与应用。通过接入智慧工地物联网云平台的多个子系统板块,根据现场管理实际需求灵活组合,实现一体…

玩转Python:用Python处理文档,5个必备的库,特别实用,附代码

在Python中,有几个流行的库用于处理文档,包括解析、生成和操作文档内容。以下是一些常用的库及其简介和简单的代码示例: PyPDF2 - 用于处理PDF文件。 简介:PyPDF2是一个纯Python库,用于分割、合并、转换和提取PDF文件中…

Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models

ABSTRACT 现代大规模视觉-语言模型(LVLMs)采用了相同的视觉词汇-CLIP,可以涵盖大多数常见的视觉任务。然而,对于一些需要密集和细粒度视觉感知的特殊视觉任务,例如文档级OCR或图表理解,尤其是在非英语环境…

卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力(self-attention)对比

考虑同一个的问题:将由个词元组成的序列映射到另一个长度相同的序列,其中的每个输入词元或输出词元由维向量表示。 我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN&#x…

Verifiable Credentials可验证证书 2023 终极指南

1. 引言 Dock公司为去中心化数字身份领域的先驱者,其自2017年以来,已知专注于构建前沿的可验证证书(Verifiable Credentials)技术。本文将阐述何为电子证书、电子证书工作原理、以及其对组合和个人的重要性。 伪造实物证书和数字…

单元测试、系统测试、集成测试知识总结

一、单元测试的概念 单元测试是对软件基本组成单元进行的测试,如函数或一个类的方法。当然这里的基本单元不仅仅指的是一个函数或者方法,有可能对应多个程序文件中的一组函数。 单元也具有一些基本的属性。比如:明确的功能、规格定义&#…

win10报错“api-ms-win-crt-string-l1-1-0.dll文件丢失,软件无法启动”,快速修复方法,亲测有效

api-ms-win-crt-string-l1-1-0.dll是Windows操作系统中的一个动态链接库文件,属于Microsoft C Runtime Library。它包含了Windows操作系统需要运行C程序的一些基本系统函数,比如字符串处理、内存分配等。 它的作用主要是提供一些基本的、用于支持C语言编…

算法每日一题: 被列覆盖的最多行数 | 二进制 - 状态压缩

大家好,我是星恒 今天的题目又是一道有关二进制的题目,有我们之前做的那道 参加考试的最大学生数的 感觉,哈哈,当然,比那道题简单多了,这道题感觉主要的考点就是二进制,大家可以好好总结一下这道…

04、Kafka ------ CMAK 各个功能的作用解释(Cluster、集群、Broker、位移主题、复制因子、领导者副本、主题)

目录 启动命令:CMAK的用法★ 在CMAK中添加 Cluster★ 在CMAK中查看指定集群★ 在CMAK中查看 Broker★ 位移主题★ 复制因子★ 领导者副本和追随者副本★ 查看主题 启动命令: 1、启动 zookeeper 服务器端 小黑窗输入命令: zkServer 2、启动 …

苹果电脑Markdown写作工具:ulysses mac软件介绍

ulysses for mac是一款Markdown写作工具,支持Markdown拼写检查、语音识别、iCloud同步、版本管理等功能,并且可以导出为 PDF、word、RTF、TXT、Markdown、HTML 和 ePub等文件格式。 ulysses for mac软件介绍 适用于Mac,iPad和iPhone的终极写…

试除法判定质数算法总结

知识概览 质数的定义 在大于1的整数中,如果只包含1和本身这两个约数,就被称为质数,或者叫素数。 质数的判定——试除法 暴力算法 时间复杂度 改进算法 时间复杂度 暴力算法:时间复杂度O(n) 算法模版 bool is_pr…

Idea live template

1:打印入参日志的配置 log.info("$methodName$ 方法入参: $argsLog$",$argsJson$); methodName:methodName() argsLog:groovyScript( "def result; def params\"${_1}\".replaceAll([\\\\[|\\\\]|\\\\s], ).split(,).toList(); for(i 0; i <…

CISP-DSG和CDGA该如何选择?

同样是数据治理&#xff0c;CDGA证书和CISP-DSG证书&#xff0c;它们之间有什么区别和各自的优势呢❓ 1️⃣CISP-DSG CISP-DSG证书聚焦于信息an全领域&#xff0c;特别guan注数据an全治理。 国际知名zi询机构Gartner用“风暴之眼”比喻“数据an全治理”&#xff0c;&#x1f44…

ssm基于java web 的QQ村旅游网站的设计+vue论文

摘 要 如今社会上各行各业&#xff0c;都喜欢用自己行业的专属软件工作&#xff0c;互联网发展到这个时候&#xff0c;人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生&#xff0c;往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统旅游信息管理难度大&#xff0c;容错率低&#xff0c;管理…

el-select下拉框 change事件返回该项所有数据

主要代码 value-key <template><div><el-selectv-model"value"value-key"label"placeholder"请选择"change"selectChange"><el-optionv-for"item in options":key"item.label":label"…

云计算历年题整理

第一大题 第一大题计算 给出计算连接到EC2节点的EBS的高可用性(HA)的数学公式&#xff0c;如场景中所述&#xff1b;计算EC2节点上的EBS的高可用性(HA)&#xff1b;场景中80%的AWS EC2节点用于并行处理&#xff0c;总共有100个虚拟中央处理单元(vCPUs)用于处理数据&#xff0…

基于多反应堆的高并发服务器【C/C++/Reactor】(中)在EventLoop的任务队列中添加新任务

任务队列是一个链表&#xff0c;每个节点包含channel类型、文件描述符和操作类型。在添加节点时&#xff0c;需要考虑线程同步&#xff0c;并确保节点被正确地添加到链表中。节点的操作可以写到另一个函数中&#xff0c;以便于程序的维护。在添加任务节点时&#xff0c;需要加互…

迅为RK3588开发板使用 FFMpeg 进行推流

Debian/Ubuntu 系统使用以下命令安装 FFMpeg &#xff0c;如下图所示&#xff1a; apt-get install ffmpeg 使用 ifconfig 查看开发板 ip 为 192.168.1.245 如下图所示&#xff1a; 使用 FFMpeg 推流一个 mp4 视频进行测试&#xff0c;作者将测试视频 test.mp4 放在了根目录下…