ok-wuthering-waves项目v2.1.14版本技术解析
ok-wuthering-waves是一个专注于《鸣潮》游戏自动化操作的开源项目,通过计算机视觉和自动化技术实现游戏内各种任务的自动执行。该项目采用Python开发,支持多种游戏操作场景,包括自动战斗、任务完成、资源收集等核心功能。
核心功能优化
本次v2.1.14版本对自动战斗系统进行了全面升级,重点解决了角色切换和技能释放的逻辑问题。项目实现了基于图像识别的智能战斗决策系统,能够自动识别当前控制的角色并执行最优化的战斗策略。
在角色支持方面,项目新增了对洛可可、菲比等新角色的适配,同时对今汐、渊武等现有角色的战斗逻辑进行了深度优化。特别是针对今汐的强化E技能释放时机问题,开发团队通过调整检测阈值和等待时间,显著提高了技能释放的准确性。
技术实现亮点
-
图像识别引擎升级:项目改进了截图和图像处理流程,优化了特征码匹配算法,显著提升了在各种分辨率下的识别准确率。针对宽屏显示器(如21:9)进行了特别适配,确保功能在全屏模式下稳定运行。
-
战斗状态机重构:重新设计了战斗状态检测机制,通过多重条件验证确保准确判断进入/退出战斗状态。新增了战斗结束时的截图功能,便于用户后期验证和调试。
-
性能优化:对OCR文字识别模块进行了深度优化,降低了资源占用并提高了处理速度。同时改进了图像处理流水线,减少了不必要的计算开销。
-
异常处理增强:完善了错误恢复机制,针对游戏卡死、网络延迟等常见问题增加了自动恢复功能。特别是在传送和治疗过程中加入了多重安全校验。
新增功能特性
-
大世界BOSS自动化:实现了全自动的大世界BOSS挑战流程,包括自动传送、战斗、拾取和复活等完整环节。系统能够智能识别BOSS血条和位置,自动调整战斗策略。
-
声骸管理系统:新增了声骸合成和弃置功能,支持批量操作和条件筛选。特别是针对1.2版本新增的声骸套装,实现了智能识别和分类处理。
-
一键日常任务:整合了日常任务和无音区挑战的自动化流程,用户可以一键完成每日基础内容,大幅节省操作时间。
-
肉鸽模式支持:扩展了自动战斗系统对肉鸽模式的支持,包括特殊机制识别和适应性策略调整。
兼容性与稳定性改进
项目团队针对不同硬件配置进行了广泛测试和优化:
- 全面支持AMD和其他非NVIDIA显卡设备,确保在各种GPU环境下稳定运行
- 优化了CPU版本的性能表现,降低资源占用
- 修复了Windows 10系统下的截图兼容性问题
- 增加了对中文路径的支持,解决了安装目录包含中文时的运行问题
- 改进了多语言环境下的稳定性,特别是中英文游戏客户端的兼容性
用户体验提升
在交互设计方面,v2.1.14版本带来了多项改进:
- 新增了F9快捷键用于快速开始/暂停脚本
- 实现了窗口大小和位置记忆功能
- 优化了任务执行时的提示信息,使状态反馈更加清晰
- 增加了战斗统计功能,记录死亡次数等关键数据
- 改进了配置界面,使选项设置更加直观
该项目通过持续的技术迭代,为《鸣潮》玩家提供了高效稳定的自动化解决方案,既节省了重复操作时间,又保持了游戏体验的完整性。开发团队对战斗算法的精细调校尤其值得称道,使得自动战斗的表现接近人工操作水平。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00