Unity中OBJ格式模型导入插件的实现与应用

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资源摘要信息:"runtime OBJ Importer" 知识点说明: 1. OBJ格式简介: OBJ是一种广泛使用的标准3D模型文件格式,它能够存储几何形状、材质属性和纹理映射等信息。OBJ格式因简单且跨平台被多种3D建模软件支持,例如Blender、Maya和3ds Max等。它通常用于3D图形设计中,允许艺术家和开发者交换复杂的模型数据。 2. Unity与OBJ文件的导入: Unity是一款流行的游戏开发引擎,它支持多种3D模型格式的导入。通过使用OBJ Importer,Unity可以导入OBJ格式的模型文件,并将其转换为Unity场景中可识别的预制件(Prefabs)。这通常涉及到材质、纹理和网格数据的转换,确保模型能够在游戏环境中正确显示。 3. 运行时导入(Runtime Importing)概念: 运行时导入指的是在应用程序运行时动态加载资源的能力。在3D游戏开发中,这可能包括在游戏运行期间导入模型、纹理或其他游戏资产,以提供更大的灵活性和动态性。运行时导入允许开发者根据游戏的需要按需加载内容,从而减少游戏的初始下载大小,提高游戏的加载速度。 4. Unity中的Runtime OBJ Importer工具: 该资源的标题表明它是一个针对Unity引擎的OBJ Importer工具,用于在运行时动态导入OBJ格式的3D模型。这个工具可能允许用户在游戏运行期间直接从OBJ文件加载3D模型,而不需要预先在Unity编辑器中导入。这种做法可以用于多种应用场景,比如动态生成游戏关卡、下载额外的游戏内容或者实现可定制的游戏环境。 5. Unity Package格式: Unity Package是Unity引擎的一种包文件格式,通常以“.unitypackage”为扩展名。这些包可以包含一系列相关的资源,比如脚本、模型、材质、场景设置等,便于开发者导入和管理。该资源文件的名称表明它是一个Unity包文件,包含了Runtime OBJ Importer工具及其依赖的所有必要文件和资源。 6. 用途及应用场景: 标签"obj"表明此资源主要面向OBJ格式的模型处理。开发者可以利用此工具在Unity游戏项目中快速导入OBJ格式的3D模型,特别是在需要动态加载模型的场景中。例如,在一个需要玩家在游戏世界中探索并发现新区域的游戏中,使用运行时导入OBJ模型可以创建更丰富的游戏体验,允许游戏内容根据玩家的行为动态生成。 总结来说,这个资源为Unity开发者提供了一个强大的工具,使他们能够在游戏运行时导入OBJ格式的3D模型,从而增加游戏设计的灵活性和可扩展性。它不仅简化了游戏开发流程,还有助于优化游戏性能和提升用户体验。

File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/recognition.py", line 47, in test output = model(data) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/models/backbones/st_gcn_aaai18.py", line 94, in forward x = self.data_bn(x) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/batchnorm.py", line 81, in forward exponential_average_factor, self.eps) File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1656, in batch_norm training, momentum, eps, torch.backends.cudnn.enabled RuntimeError: running_mean should contain 60 elements not 54

2023-07-25 上传