一:在unity中的优化主要包括

1 你得优化美术，减少模型面数。 
2 你可以采用剔除遮罩技术，也就是传说中的Occlusion Culling 技术。 
3 你可以在unity中烘焙场景，优化灯光。 
4 你可以自己人工的去写lod脚本，相机离角色多大距离内就加载成模型远了就成贴图。 
5 你可以采用脚本分房间或者分区域加载，走到a房间就加载a房间的对象，否则全部active=false，加载的瞬间会卡，你可以写异步加载。

对于ar项目来说最主要的就是对美术的优化。

模型面数的控制。对于手机一个角色约300–1500面。

贴图尽量控制使用一张图片，比如在制作模型时，建议将模型以一栋建筑为模型进行塌陷，接着对模型进行UV拆解，这样可以将一个模型使用的一张贴图来完成。

进行项目优化之后，模型的抖动和识别错误问题会有改善。这是一个最初级的解决方案

2:抖动一直是AR实现探讨的问题，主要和两方面有关:识别算法和识别图质量。底层算法的识别定位有关，但是用了人家的sdk，这个是没法改变的只有跟着走，另一个有很大关系的就是识别图的质量，就是特征点的数量，这点是我们可以改变的，但是有些状况也很难避免识别出来的模型抖动问题，比如现场实时识别，采集的现场识别图质量在高，在现场由于光线和角度的差别，模型会在不停的抖动，由于项目需要，不得不解决这个问题，当前面两点（算法，识别图）都不能改变的情况下，那就要通过人的视觉，怎么让人看上去达到接受的效果，在计算机图形学基本原则里面，有这么一条:看上去是真的那就是真的。以此提出了相应的解决方案： 
解决思路大致是这样：让其缓动吻合而不是抖动，这里主要用到world center mode 参数和捕获ImageTarget实时位置，注意由于是要增强物吻合ImageTarget，所以不能像高通案例那样把需要识别出来的对象作为ImageTarget的子物体，获取ImageTarget的时时位置，把它赋值给虚拟物体，如果工程里面有多个imagetarget你就要想办法判断是哪个imagetarget被识别出来，赋值给对应的虚拟物体.