Unity Shapes v4.3.1是一款在Unity AssetStore上可供下载的插件，它提供了一套强大的实时向量图形库。该插件特别针对游戏和视觉效果的开发者，能够帮助他们创建高质量的线条图形，并且这些图形能够保持无限分辨率，即便在放大或近距离观察时也不会出现锯齿现象。 Shapes插件的核心功能之一是它能够利用高级抗锯齿技术渲染图形。这一特性使得它成为制作那些需要细节丰富和视觉冲击力场景的理想选择。不论是2D还是3D图形，插件都能够保证在各种显示设备上图形的清晰度和美观性。 此外，Shapes插件的易用性也是其一大亮点。开发者无需深入复杂的设置或编码即可快速上手。用户界面友好，允许开发者通过简单的拖放操作或者界面内的配置选项轻松设计和实现图形元素。这一特性极大地节约了开发时间和提高了工作效率。 插件还支持多平台发布，这意味着开发者可以在Unity支持的所有平台上部署使用Shapes插件开发的图形效果，包括但不限于PC、移动设备、游戏主机和VR平台。 在使用Shapes插件的过程中，开发者可以通过插件提供的各种工具和功能，轻松创建各种图形样式和动态效果，例如路径动画、色彩渐变、形状变形等，这些都可以在不牺牲性能的前提下完成。此外，由于该插件是实时渲染的，因此图形的更改和调整可以即时反馈，大大加快了设计迭代的速度。 另外，Shapes插件支持与Unity的其他高级功能相结合，例如物理引擎、粒子系统和脚本控制等，为开发者提供了更深层次的创作自由。这种高度的集成能力意味着用户可以在Unity环境中无缝整合 Shapes插件到他们的项目中，从而创造出更加丰富和动态的视觉体验。 值得一提的是，随着Unity Shapes插件版本的更新，开发者可以期待更多的功能改进和性能优化。对于那些追求图形表现和用户体验的开发者来说，保持对 Shapes插件的更新是一个很好的选择。 Unity Shapes v4.3.1作为一款功能强大的向量图形库插件，为Unity平台的视觉内容创作带来了无限的可能性。它的高质量渲染效果、易用性、多平台兼容性和高级集成能力，无疑成为了许多Unity开发者在进行视觉设计和动画制作时的得力助手。

使用神经混合形状学习骨骼关节 这个存储库提供了一个端到端的库，用于自动角色绑定、蒙皮和混合形状生成，以及一个可视化工具。 它基于我们在 SIGGRAPH 2021 上发表的研究。 先决条件 我们的代码已经在 Ubuntu 18.04 上测试过。 在开始之前，请通过以下方式配置您的 Anaconda 环境 conda env create -f environment.yaml conda activate neural-blend-shapes 或者您可以手动安装以下软件包（及其依赖项）： 火炬 1.8 张量板 tqdm 矮胖的 opencv-python 快速开始 我们提供了一个专用于 Biped 角色的预训练模型。 从或（9ras）下载并解压预训练模型，并将pre_trained文件夹放在项目目录下。 跑步 python demo.py --pose_file=./eval_

Unity插件Shapes最新版 4.2.1

Shapes 是一款实时向量图库，带有高质量的线条画和无限分辨率的图形，并以高级的抗锯齿技术渲染

该算法是在配置PCL环境下运行即可，具体alpha shapes提边缘点（轮廓点）的原理可以参考博客，每个函数的功能有详细介绍https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/124543879?spm=1001.2014.3001.5502

3D Shapes Dataset 3D图形数据集.h5

官方示例CPU版，显卡不行的可以参考参考，修改自己的训练图像位置和图片分辨率、识别种类就可开始训练

Microsoft Visio集成和天蓝色模板包装：Microsoft Integration，Azure，Power Platform，Office 365以及更多Stencils Pack，它是一个Visio软件包，其中包含完全可调整大小的Visio形状（符号图标），可帮助您直观地查看代表内部部署，云或混合集成和企业体系结构方案（BizTalk Server，API管理，逻辑应用，服务总线，事件中心…），使用Microsoft Azure和相关云以及内部部署技术的解决方案图和功能或系统Visio 20162013年

凹面船身 具有新累积参数的Alpha Shapes算法可用于从凹壳到凸壳的逐渐变化。 表示了两种实现。 其中一个在python 3 ，另一个在cython上cython 。 要执行算法，请运行alfa_example.py 。 您可以在文件夹data找到示例数据集，并在文件夹analysis找到一些分析图片。 示例数据集是Open Street Map俄罗斯圣彼得堡Petrogradsky区的一部分。 数据集中有3922个点。 算法演示了从凹壳到凸壳的逐渐变化： 具有不同点数的数据集的时间估计显示出良好的性能。 为了进行比较，对于其中最大的数据集， QGIS的实施执行了约90分钟。 此外，还进行了船体平滑处理，以更好地演示地理空间结果：

A method for registration of 3-D shapes，提出ICP算法的的第一篇论文