Легкая, многофункциональная и простая в использовании система обнаружения для игр от 1-го или 3-го лица. В комплект входит демонстрационная сцена и документация. Это похоже на портативную мини-карту, но с возможностью глубокого отслеживания.

Компонент «Диалог» единственный инструмент, который вам понадобится!

- Все на виду в древовидной структуре

- Каждая строка отображает текст

- Используйте узлы выбора, чтобы игрок мог решить, что сказать

- Используйте узлы случайного выбора, чтобы доставлять случайные строки

- Переходите к произвольным строкам, чтобы создавать цикличные разговоры

- Воспроизведение анимационных клипов с помощью инструмента последовательности

- Использование переменных внутри текста

- Легко добавляйте закадровый голос

Каждая строка диалога может быть доставлена игровым объектом. Актеры позволяют легче определять, кто говорит, каково его настроение и запускать ли какие-либо специальные эффекты, такие как звукоподражания или частицы.

Легко добавляйте интерактивные диалоги, лай и задания в свои проекты.

Digger PRO - это интеллектуальный инструмент для создания воксельных ландшафтов, который расширяет возможности Unity terrains без недостатков полнофункциональных воксельных движков. Это результат 8-летнего опыта разработки воксельных решений для Unity.

Вы можете обнаруживать лица людей спереди и лицевые ориентиры (68 точек, 17 точек, 6 точек) в Texture2D, WebCamTexture и массиве байтов изображения. Кроме того, вы можете обнаруживать другие объекты, изменяя файл подготовленных данных.

- ObjectDetector создан с использованием ставшей классической функции гистограммы ориентированных градиентов (HOG) в сочетании с линейным классификатором, пирамидой изображений и схемой обнаружения скользящих окон. Вы можете настроить свой собственный детектор в дополнение к детектору человеческих лиц. 

- ShapePredictor создан с использованием реализации статьи dlib (выравнивание лица за одну миллисекунду с помощью ансамбля регрессионных деревьев Вахида Каземи и Джозефины Салливан, CVPR 2014). Вы можете обучать свои собственные модели в дополнение к ориентированной модели человеческого лица, используя инструменты машинного обучения dlib. 

- Включены расширенные примеры использования OpenCV для Unity. 

- Используя пример визуального скриптинга с DlibFaceLandmarkDetector, вы можете использовать все методы, доступные в DlibFaceLandmarkDetector в среде разработки визуальных сценариев Unity. 

Оптимизируйте и увеличивайте частоту кадров с помощью DLSS! Этот инструмент творит чудеса, увеличивая масштаб входных данных с низким разрешением для создания высококачественных кадров. Это повышает производительность практически без потери качества!