OmniVoice是一个支持600多种语言的零样本多语言文本转语音(TTS)模型，采用创新的扩散语言模型架构，具有高质量的语音生成和快速推理能力。开源项目Omnivoice-onnx将其PyTorch模型转换为ONNX格式，支持多种量化方案和端到端推理流程。在Unity实现中，通过优化CUDA/DML执行提供者配置、预分配缓冲区、减少GC压力等技术手段，显著提升了性能。关键优化包括：禁用动态形状的

效果图：代码：using UnityEngine;using System.Collections;using OpenCvSharp;public class VideoTest : MonoBehaviour{public WebCamTexture cameraTexture;Texture2D rt;public string cameraName = "

摘要本项目在 Unity 引擎中实现了基于 ResNet-50 的猫脸关键点实时检测功能。通过将 PyTorch 训练的模型导出为 ONNX 格式，并借助 Microsoft.ML.OnnxRuntime 在 Unity 中完成推理部署，实现了无需 Python 环境的跨平台猫脸关键点检测。系统可对输入的猫脸图像定位 9 个关键点，包括左眼、右眼、嘴、左耳（3点）、右耳（3点），项目同时提供了关键

代码using System.IO;using System.Net;using UnityEngine;using System.Threading;using System.Collections;public class ThreadTest : MonoBehaviour {private string[] _urls = new string[10];

代码如下：using UnityEngine;using System.Collections;using System.IO;public class DownPicture : MonoBehaviour {public GameObject plane;WWW www;string filePath;Texture2D test;

NanoSAM是一个实时运行的Segment Anything (SAM)模型变体，可在NVIDIA Jetson Orin平台上通过TensorRT加速运行。本文展示了如何在Unity中实现NanoSAM的图像预处理和解码器功能。ImageEncoder类负责将Unity的Texture2D转换为SAM所需的1024x1024输入格式，并进行标准化处理。NanoSAM类封装了Mask解码器推理功

本文介绍了在Unity中使用sherpa-onnx实现语音合成的过程。作者通过将相关dll和lib库导入Unity，并修改官方示例代码，成功实现了中文语音合成功能。文章详细展示了配置参数、回调函数处理以及音频保存的实现代码，并分享了测试过程中发现的问题：生成的音频采样率为8000Hz，以及编辑器模式下出现异常尾音（但打包后正常）。此外，作者还添加了测试UI界面，优化为流式AudioClip播放（3

效果图：代码：using UnityEngine;using System.Collections;using OpenCvSharp;public class VideoTest : MonoBehaviour{public WebCamTexture cameraTexture;Texture2D rt;public string cameraName = "

Unity接入声网音频 3.x SDK遇到的问题

效果图：代码：using UnityEngine;using System.Collections;using OpenCvSharp;public class VideoTest : MonoBehaviour{public WebCamTexture cameraTexture;Texture2D rt;public string cameraName = "