Shader "UIEffect/Dissolve" { Properties { _Color("Main Color",Color) = (1,1,1,1) _MainTex("Main Texture", 2D) = "defaulttexture" {} _NoiseTex("Noise", 2D) = "defaulttexture" {} _DissolveTex ("Edge Color", 2D) = "defaulttexture" {} _dissolve("Dissolve", Range(0, 1)) = 1 } SubShader { Tags{ "Queue" = "Transparent" "IgnoreProjector" = "True" "RenderType" = "Transparent" } Cull Off ZWrite Off ZTest Always Blend One OneMinusSrcAlpha Pass { CGPROGRAM #pragma vertex vert #pragma fragment frag #include "UnityCG.cginc" struct appdata { float4 vertex : POSITION; float2 uv : TEXCOORD0; }; struct v2f { float2 uv : TEXCOORD0; float4 vertex : SV_POSITION; }; v2f vert (appdata v) { v2f o; o.vertex = UnityObjectToClipPos(v.vertex); o.uv = v.uv; return o; } sampler2D _MainTex; sampler2D _DissolveTex; sampler2D _NoiseTex; float _dissolve; fixed4 _Color; fixed4 frag (v2f i) : SV_Target { fixed4 MainCol = tex2D(_MainTex,i.uv); MainCol.rgb *= MainCol.a; // 随机阈值 fixed randValue = tex2D(_NoiseTex, i.uv).r; float cutout = 0.6 - 1.2 * _dissolve + randValue; clip(cutout - 0.5); float weight = 1.0 - clamp(8 * cutout - 4, 0.0, 1.0); float2 burnUV = float2(weight, 0); fixed3 edgeColor = weight * tex2D(_DissolveTex, burnUV ).xyz; edgeColor = step(0.05, MainCol.a) * edgeColor; // edgeColor.rgb *= MainCol.a; // 需要剔除的部分 fixed3 finalCol = (MainCol.rgb + edgeColor)*_Color.a; return fixed4(finalCol, MainCol.a); } ENDCG } } }

这是一段 Unity Shader 代码，实现了一个 Dissolve 效果，可以用于 UI 元素的渲染。具体实现是：根据一个随机阈值和 Dissolve 参数，计算出一个 cutout 值，然后根据这个值确定哪些像素需要被剔除，同时根据 DissolveTex 来确定剔除部分的颜色。最后将剔除部分和原始颜色进行混合，得到最终的颜色。

相关问题

2L1/(L2+2L2/(fabs(_driver_data.left_speed)/fabs(_driver_data.right_speed)-1)) 公式怎么推导出来的 画图分析

这个公式是计算差速器的扭矩分配比例。具体的推导过程需要了解差速器的工作原理和相关的数学知识。

首先，我们可以画出一个简单的差速器模型，如下图所示：


其中，左右两个轮子通过差速器相连，相对的转速可以描述为：

ω1：左轮转速，单位为rad/s；
ω2：右轮转速，单位为rad/s；
V：车辆速度，单位为m/s；
R：车辆转弯半径，单位为m；
L1：左轮到差速器的距离，单位为m；
L2：右轮到差速器的距离，单位为m；
T：差速器输出的总扭矩，单位为N·m；
T1：左轮输出的扭矩，单位为N·m；
T2：右轮输出的扭矩，单位为N·m。

根据差速器的工作原理，我们可以得到下面的公式：

V=ω1×L1+ω2×L2
V=R×(ω1+ω2)/2
因此，可以得到：

ω1=V/L1+L2/(2×R)
ω2=V/L2+L1/(2×R)
为了保证两个轮子的转速差不会太大，差速器需要控制输出扭矩比例。假设T1和T2分别表示左右轮子的输出扭矩，则有：

T1/T2=(L2/R+1)/(L1/R+1)
根据这个公式，我们可以得到：

T1=T×(L2/R+1)/(L1/R+L2/R+2)
T2=T×(L1/R+1)/(L1/R+L2/R+2)
将T1和T2代入力学平衡方程中，得到：

T=2×L1×L2×(T1-T2)/(L1+L2)
带入上面的公式，可以得到最终的计算公式：

T1/T=(2×L1/(L1+L2))/[1+(2×L1/(L1+L2))×(fabs(_driver_data.left_speed)/fabs(_driver_data.right_speed)-1)]
T2/T=(2×L2/(L1+L2))/[1+(2×L2/(L1+L2))×(fabs(_driver_data.right_speed)/fabs(_driver_data.left_speed)-1)]
T=2L1L2/(L1+L2)×(T1-T2)

其中，T1和T2表示分别左右两个轮子的输出扭矩，T表示差速器输出的总扭矩，L1和L2表示左右两个轮子到差速器的距离，_driver_data.left_speed和_driver_data.right_speed表示左右两个轮子的转速。

绘制x/y^2(1-x/y)函数曲线

这个函数的图像比较复杂，我们可以通过以下步骤来完成绘制：

1.确定定义域和值域

该函数的定义域为x≠0，y≠0，值域为实数集。

2.求出函数的特征点

当x=0或y=0时，函数无定义，需要排除。

当y=±x时，函数不存在。此外，由于函数具有对称性，因此我们只需要考虑y>0的情况。

当x=y时，函数取得最大值1/4；当x=2y时，函数取得最小值-1/64。

3.绘制函数的图像

根据函数的特征点和对称性，我们可以画出以下图像：


其中，红色的点表示函数的极值点，绿色的点表示函数的拐点。需要注意的是，由于函数在y轴上没有定义，因此我们需要用虚线来表示y轴。

绘制函数图像的具体方法可以使用Python的matplotlib库进行实现，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数
def f(x, y):
    return x / (y**2 * (1 - x/y))

# 定义绘制区间和点数
x_min, x_max, y_min, y_max = -5, 5, 0.01, 5
n = 1000

# 生成网格点
x, y = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, n), np.linspace(y_min, y_max, n))
z = f(x, y)

# 绘制等高线图
plt.contour(x, y, z, levels=np.linspace(-2, 2, 21), colors='black')

# 绘制极值点和拐点
plt.plot([1, 2], [1, 2], 'ro')
plt.plot([1/2, 1], [1, 1], 'go')

# 绘制y轴
plt.axvline(x=0, linestyle='--', color='gray')

# 设置坐标轴范围和标题
plt.xlim(x_min, x_max)
plt.ylim(y_min, y_max)
plt.title('$f(x,y) = \\frac{x}{y^2(1-\\frac{x}{y})}$')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，即可得到函数的图像。