こんにちは。Unityエンジニアの新井です。 Unity2017が本リリースされましたね！先駆けて前回は、Unity2017で導入予定だった注目機能の一つ、Timelineを試しました。その中で予告したカメラに特化したCinemachineというアセットを今回は試してみたいと思います。 今回は、正式リリース版のVer. Unity2017.1.0f3を使って進めていきます。 Cinemachineとは Cinemachineでできること Cinemachine Virtual Cameraの各種設定項目 LookAt設定 Follow設定 Aim Body Orbital Transposer Tracked Dolly Transposer Noise Cinemachineを利用してサンプルを作成してみる VirtualCamera以外のカメラ Cinemachineとは 被写体のどこ

eventdots.jp 参加しました！私的メモです(ˊ꒳ˋ*) 公開された資料 speakerdeck.com まとめ Resourcesには動的に差し替えるコンテンツのみを入れる Resources以下のファイル全てに対し、初期処理が発生する Resources以下に多量のアセットを配置することで膨大な初期化処理が発生 Asset以下にある全てのResourcesが対象なので、外部アセットにも注意 UnityはInstanceIDを元にアセットの参照を行っている InstanceIDが参照出来ないケースではMissingになるので注意 特にAssetBundleアンロード時等で注意 AssetBundleの取得はUnityWebRequest + DownloadHandlerがオススメ UnityWebRequestはUnity5.4から正式版になった AssetBundleの圧縮形

3Dモデルのアセットを使うとき、見た目をもう少し整えたいなと思うことがあります。「Unity きれいな表現」、「Unity 見た目」などで調べると色々と情報が出てくるのですが、自分の持っているモデルに直接適用できるかがよくわかりませんでした。 そこで、Shader周りの実践も兼ねて検討したことをまとめてみました。「Asset Storeで買ったモデルの見た目を変える」が今回の目的なので、Asset Storeでモデルを買いました。 使ったモデルは、Urban City Sceneというアセットです。タイトル通り、都会の街のようなシーンが得られます。 (2018/2/20追記　このアセットはdeperecatedになっていました) このアセットの中にあるコンビニ？のようなモデルを使って見た目を変えてみました。 ================================ 以後、今回使った

Unity Asset Storeで入手できる2016年8月限定の無料アセットを使ってみた ■Unity Asset Store Level 11 とは？ Unity Professional Editionユーザーを対象に、厳選されたアセットを無料あるいは超特価で配信するサービスです。 ラインナップは毎月更新され、入手したアセットは通常購入したアセットと同様のバージョンアップを受けられます。 ※Pro版以外をご使用のユーザーでも格安で入手できるのでおすすめです。 [Unity_317×90] ■今月限定の無料アセット Event System – Dispatcher パブリッシャー：ootii カテゴリー：スクリプト 対象バージョン：Unity 4.6.1 以降 価格：15$ → 無料 概要：ディスパッチャー用スクリプトです。ディスパッチとは配ったり割り当てたりすること。個々のスクリプ

こんにちは、うら干物です。 UnityのStandardalonやWebGL向けのゲームを完成した後、このゲームをスマホアプリとして移植したいなぁ、と思ったことはないでしょうか。 今の私がまさにそれです！ とはいえ移植するとなると、操作周りを大幅に改良しなければなりません。 スマホにはコントローラーがありません。キーボードもマウスもありません。あるのはタッチパネルのみ。 そんなときUnityのStandardAssetに便利そうなAssetがありました。 その名もCrossPlatformInput。 今回はCrossPlatformInputについてお話ししたいと思います。 ちなみに今回は話が長くなりそうなので、記事をいくつかに分割しています。 この記事にはUnity5.4.0f3を使用しています。 Importしてみよう CrossPlatformInputをImportすると起こるこ

HTC viveをゲーム目的で購入するのもよいが、ちょっと興味があるなら是非エンジニアではなくてもUnity3Dを試してみていただきたい。 Unity3Dはいわずとも知れたゲームエンジンであり、プログラミングの工数を最小限ないしゼロに抑えながらもゲームを作ることが可能なフレームワークである。 素材はUnity Asset Storeから入手する。フリーの素材も沢山登録してある。 その中でも有名かつ利用例が多い、「Unityちゃん」のアセットを利用する。 そして、SteamVRのプラグインもストアにあるので入れる。 Unityちゃんアセットの中にあるサンプルシーンを開き、SteamVRのアセットからCameraRigのプレハブをシーンにドラッグアンドドロップ。 そしてデバッグプレイを開始するだけ。 そこにはもう動き回れる空間と、動き回るUnityちゃんの姿しかない。 Unityちゃんに自分は

はじめに ついに人物の顔、眉、目、鼻、口の輪郭ポイントが検出できるUnity Assetが登場！ UnityのAssetStoreで多機能な画像処理Asset「OpenCV for Unity」を販売しているEnox Softwareさんが、今度はDlibという機械学習のライブラリの中から顔検出および顔器官検出機能を利用可能にするAssetを公開されました。 こちらもWindows、Mac、Android、IOS、Linux、Windows10 UWP、WebGLなどのマルチプラットフォームに対応しています。 v1.2.6の更新履歴によるとAssetに同梱されている顔器官検出用学習データファイル（sp_human_face_68.dat、sp_human_face_17.dat、sp_human_face_6.datなど）は商用利用が可能であるとのことです。 1.2.6 [Common]C

１クリックで綺麗なエフェクトやライティングを設定してくれるUnityエディタ拡張です。 ============= 準備 このプロジェクトを適当なところに展開して、Unityで開く KinoObscurance をzipでダウンロードして、「KinoObscurance.unitypackage」を Assets にドラッグアンドドロップして Import する。 KinoBloom をzipでダウンロードして、「KinoBloom.unitypackage」を Assets にドラッグアンドドロップして Import する。 Asset Store で Shader Calibration Scene をダウンロードして Import する。(この際、「Bloom.cs」と「BloomEditor.cs」は除外しておく。上記 KinoBloom と名前が衝突してしまうため) 実行 好きな

はじめに こんなの作りました。 昨年12月に提供が開始された「VOCALOID SDK for Unity」を使用して作ってみました。 テキストボックスに入力された文字列を取得して、リアルタイムで合成して発声させています。 また、文字列の母音を取得して、SDユニティちゃんにリップシンクさせるようにしています。 開発にあたって まず公式で公開されているSampleProjectを参考に、自分で発声させたい音声を決めて、 Playback合成とRealTime合成を行ってみました。 そこからリファレンスを眺めたり、試しに卑猥な言葉も喋らせたりもしてみました。 また、声高を変えて歌わせてもみた（うまくいってはいない そしてこれを使って何かゲームを作れないかと考えてみたのですが…… 思いつかない。。 とりあえず音ゲーかなと思ったのですが、リアルタイムの魅力をどこに引き出すのか？ と疑問に思って考え

Event for Diverse Game Engineers 札幌 LT資料 http://edge.connpass.com/event/20910/Read less

いよいよ週末はGGJ！どんなゲームを作ろうかなーなんて考えるだけでも結構楽しかったりしますよね！ もちろんユニティちゃんもバッチリテンション上がっております！ 今年はビッグな燃料をドバーン！と投下しちゃいますよ！ 一つ目はFullHDゲームでも使える Unity-Chan HD image pack vol.1 今まで公開されていたサイズよりも高解像度での提供です！ タイトル画面に使うもヨシ、カットインとして使うもヨシ！ 二つ目は Unity-chan Pixel Art Pack for Action games Vol.2 アクションゲームに特化したドット絵素材第二段！ なんと、コーゲン・シティの住人達が総出演です！ ユニティちゃん、ホルガー、トーコちゃんは複数の攻撃モーションも持っているので主人公にするもよし、敵として登場させるもよし！ 続く三つ目もコーゲンシティ・オールスターズ！

「オーバーストリーム」の紹介とメイキング @ Unity VR EXPO 1. 「オーバーストリーム」の紹介と メイキング 2016-1-24 Unity VR EXPO Shibuya 2. 自己紹介 • ハンドル こりん • 本名 古林 克臣 • 職業 フリーランス（プログラマ、Unity/UE4エンジニア） 最近は主にVRコンテンツ制作のお手伝い • 居住地 吉祥寺 • 備考 日本VR学会認定 上級VR技術者 3. 個人で作ったVRソフト 4. 「Unity＋Oculus Rift開発メモ」 5. 今日持ってきたもの 「オーバーストリーム」 6. オーバーストリーム 川を下りながら障害物を避けたりアイテムを取ったり 体験者が実際に歩いて動きまわったり、しゃがんだりする DK2の位置トラッキングの有効範囲を限界まで使用 順番待ちの人も楽しめるように、PC画面には実況カメラを表示 7.

経緯 水面を走るものの後ろに波を立てたいなーと思い、Asset Storeを覗いてみました。しかし、ものによって求めている雰囲気とは若干違ったり、標準アセットの水面の方が綺麗なので見劣りしたり、高級なものはお金がかかるしいきなり使いこなせなさそうだったり…。ということで、まず自分でできる限りのことをやってみました。 アルゴリズムを調べる シミュレーションの理論的なところを勉強しましょう。 [力学アルゴリズムによる波のシミュレーション（面上の波）- RINEARN] (http://www.rinearn.com/code/spec/20121121_mesh_wave/) 波を再現するモデルは他にもいくつかあるようですが、おそらくこれが一番単純明快なので、この方法を採用してみます。サンプルプログラムも載ってるので、ありがたく参考にします。 しかし、それなりの解像度でシミュレーションするには

この記事について 現在Unityで制作しているものにボイスチャット機能をつけようと思って先日いろいろ調べて実装してました。 ただ、調べた段階でクリティカルな記事が見つからなかったので、ボイスチャットを実装したい人向けに助けになれば良いですね。 ボイスチャットは別で(Skypeとかで)いいじゃん。というのも確かにそうなんですけど、それでは表現できないことがあるよねという話を「おまけ」の項でしているのでよろしくお願いします。 必要なもの ・Unity5 (4でもいいかもですが、僕は5で作っているので4での動作は保証しません。) ・PhotonUnityNetwork (AssetStoreからDLしてください。) ・DFVoice (UnityのVoIP用Asset 要30ドル。Unity5だとバグが出て使えなかったが、最近改善された。最高。) https://www.assetstore.u

CullingGroupの使用例で、敵がプレイヤーの視界内にある場合は生成しないアプローチについてです。 視界内から常に敵が生成されるのであれば、敵の出現ポイントを見極められてしまったり、最悪置き撃ちされてスコアを稼がれてしまいます。それを防ぎます。 使用する機能と流れ 実際に作ってみる サンプルプロジェクト 関連 使用する機能と流れ CullingGroupを使う訳ですが、今回はCullingGroup.IsVisibleを使用します。 onStateChangedコールバックを元に見えてない生成ポイントリストを管理した方が計算回数が少ないような気がしますが、毎回計算した方が作るのが楽だったので、そちらを採用します。 大雑把な処理の流れとしては、下のような形です。 見えてる生成ポイントをリスト化 リストの中からランダムで生成ポイントを設定 敵を生成 0.5秒待つ 実際に作ってみる ステー

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Unity Account You need a Unity Account to shop in the Online and Asset Stores, participate in the Unity Community and manage your license portfolio. Login Create account

iOSだけじゃなく、Android, Linux, OS Xで使える画像認識フレームワークで、iOSやAndroid, Raspberry Piでも動かせるほど軽量らしい。 この記事で知った。↓ 学習するスマホアプリ：画像を分析し、物を識別するシステム 難しいことがまだ理解できてないんだけど、このSDKはDeep LearningのConvolutional Neural Networksという手法を使った物体認識を実装したものらしい。OpenCVとの連携も簡単にできるそうです。 This is a framework implementing the convolutional neural network architecture described by Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton. The process