包含 30+ 风格化天空盒. • 所有的天空都是风格化的，包括白天、夜晚（有月亮和没有月亮）、多云、晴天、 阴天，以及一些低聚物风格的天空 • 所有天空都是 4K 分辨率(4096*2048). • 适用于任何游戏. • 如果你的游戏中使用了风格化或者卡通风格的材质, 这些天空盒或许可以帮助你快速提升游戏品质。

在短短的几秒钟内创建风格化的岩石。调整参数并实时看到结果。你还可以使用我们定制的岩石材料来完成你想要的外观和感觉。 - 支持Unity 2019.4及以上版本 - 支持通用渲染管线（URP）、高清渲染管线（HDRP）和内置渲染管线 该软件包包括7个基本着色器和19个预制的岩石变化材料（苔藓岩石、沙质岩石、雪质岩石、水晶等）。你可以在Shader Graph中改变着色器。 岩石着色器使用三平面投影而不是UV图。所以你可以为场景中的所有岩石指定一种材质，这有助于减少绘制调用。 未来的更新 增加不同的主要岩石形状和几种岩石基因算法，以涵盖各种岩石类型，包括悬崖岩石、海滨岩石、水晶、沙漠岩石等。 增加一个新的工具，在场地上画出岩石，并直观地控制它们。

V2.5 版中的新增功能： Hybrid Shader，可自动兼容内置和通用渲染管线 包括： ●着色器生成器工具：在几十种功能中创建自己的着色器 ● 自动兼容内置和通用渲染管线的 Hybrid Shader ● 桌面/移动版本着色器 ● PBS 版本着色器，支持金属和镜面工作流程 ● 水模板：生成自己的风格化水着色器，配有深度特效、反射以及更多特性 ●平滑法线工具：修复破损的硬边缘轮廓 ●纹理坑洼工具：轻松创建坑洼不平的纹理，并实时查看您材料上的变化 ● 大量记录详尽的文档：查看以下链接！ 请参阅文档，了解更多信息！ 不要犹豫，立即查看评论，了解其他用户的想法！ :) 混合着色器选项： - 渐变着色（平滑、清晰、条带或纹理） - 高光/阴影颜色（阴影的颜色或纹理） - 镜面（GGX PBR、风格化或清晰） - 边缘光照 - MatCap - 反射探测器 - 遮挡 - 法线贴图 - 网格轮廓（反向船体技术） - 轮廓光照 - 常量像素尺寸轮廓 - 透明度（Alpha 混合和 Alpha 测试） 着色器生成器中的扩展功能： - 纹理阈值（手绘着色） - 子平面散射 - 颜色遮

Stylized-Water:用于Unity的风格化水着色器 StylizedWaterShader v2.1.4

通过matlab进行图像信号处理，将真实照片进行漫画风格化

unity U3D风格化有趣游戏源码下载，很不错的游戏源码，拿来研究学习和运营都不错！

C#风格化windowsForm窗体. 这是一个windows form窗体程序.显示不同风格的窗体.包括窗体的浮动及隐藏的功能. 作为初学者.可以参考.

[转载]很好用的C/C++代码风格化工具[转载]很好用的C/C++代码风格化工具

In fine art, especially painting, humans havemastered the skill to create unique visual experiences through composing a complex interplay between the con- tent and style of an image. Thus far the algorithmic basis of this process is unknown and there exists no artificial system with similar capabilities. How- ever, in other key areas of visual perception such as object and face recognition near-human performance was recently demonstrated by a class of biologically inspired vision models called Deep Neural Networks. Here we introduce an artificial system based on a Deep Neural Network that creates artistic images of high perceptual quality. The system uses neural representations to sepa- rate and recombine content and style of arbitrary images, providing a neural algorithm for the creation of artistic images. Moreover, in light of the strik- ing similarities between performance-optimised artificial neural networks and biological vision,our work offers a path forward to an algorithmic under- standing of how humans create and perceive artistic imagery.

本项目包含图像风格化综述论文 Neural Style Transfer: A Review 对应论文、源码和预训练模型。