在Unity中如何配置环境、训练Gaussian-Splatting模型，并将其应用于实时渲染场景中以生成逼真的全局光照效果？

为了在Unity中配置和使用Gaussian-Splatting技术以生成高质量的全局光照效果，首先需要进行环境的安装配置。确保安装最新稳定版的Unity引擎和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）。接下来，进行数据采集，使用视频录制工具记录具有复杂光照变化的视频，分辨率要足够高，以确保模型训练的有效性。

参考资源链接：[Gaussian-Splatting实战：从配置到Unity整合教程](https://wenku.csdn.net/doc/5k0mc5ipcz?spm=1055.2569.3001.10343)

将录制的视频转换为序列帧，这可以通过视频编辑软件或使用ffmpeg工具来实现。接下来，使用深度估计算法或深度传感器数据，从视频帧中提取深度信息，生成点云数据。这一步是生成高质量光照模型的基础。

在模型训练阶段，需要使用Gaussian-Splatting算法处理点云数据，可能还需训练一个深度学习网络来预测像素的颜色和密度。训练完成后，将光照模型导出为Unity能识别的格式。

最后，在Unity中导入训练好的模型，编写C#脚本或使用Unity插件来加载和应用光照模型。配置Unity场景中的光照参数，使模型能够在实时渲染中应用，从而生成逼真的全局光照效果。通过这一系列步骤，可以将Gaussian-Splatting技术有效地整合到Unity环境中，并用于提升虚拟场景的真实感。《Gaussian-Splatting实战：从配置到Unity整合教程》将为你提供更深入的指导和实践操作，帮助你更顺利地完成这一过程。

参考资源链接：[Gaussian-Splatting实战：从配置到Unity整合教程](https://wenku.csdn.net/doc/5k0mc5ipcz?spm=1055.2569.3001.10343)