ImGui Java 使用教程
1. 项目介绍
ImGui Java 是一个基于 JNI(Java Native Interface)的 Dear ImGui 绑定库。Dear ImGui 是一个流行的 C++ GUI 库,主要用于快速迭代和创建内容创作工具、可视化/调试工具。ImGui Java 通过 JNI 技术将 Dear ImGui 的功能引入到 Java 环境中,使得 Java 开发者可以在自己的项目中使用 Dear ImGui 的强大功能。
ImGui Java 的特点包括:
- JNI 基础:使用生成的 JNI 代码进行本地通信,无依赖,高效。
- 小内存占用:绑定库具有较小的内存占用,并使用直接的本地调用。
- 多视口/停靠支持:完全支持多视口和停靠功能。
- FreeType 字体渲染器:提供更好的字体质量。
- 扩展支持:包含多个有用的扩展,如 ImNodes、ImGuizmo、ImPlot 等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你已经安装了 JDK 8 或更高版本。
2.2 克隆项目
git clone https://github.com/SpaiR/imgui-java.git
cd imgui-java
2.3 运行示例
./gradlew :example:run
2.4 集成到你的项目
2.4.1 使用 Gradle
在你的 build.gradle 文件中添加以下内容:
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
implementation "io.github.spair:imgui-java-app:$[version]"
}
2.4.2 使用 Maven
在你的 pom.xml 文件中添加以下内容:
<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.github.spair</groupId>
<artifactId>imgui-java-app</artifactId>
<version>$[version]</version>
</dependency>
</dependencies>
2.4.3 示例代码
以下是一个简单的 ImGui Java 应用程序示例:
import imgui.ImGui;
import imgui.app.Application;
import imgui.app.Configuration;
public class Main extends Application {
@Override
protected void configure(Configuration config) {
config.setTitle("Dear ImGui is Awesome!");
}
@Override
public void process() {
ImGui.text("Hello, World!");
}
public static void main(String[] args) {
launch(new Main());
}
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 游戏开发中的调试工具
ImGui Java 可以用于创建游戏开发中的调试工具,例如实时显示游戏对象的状态、性能监控等。通过 ImGui 的快速迭代特性,开发者可以快速构建和调整调试界面。
3.2 内容创作工具
ImGui Java 也可以用于创建内容创作工具,例如地图编辑器、模型编辑器等。ImGui 的简单性和高效性使得开发者可以专注于工具的功能实现,而不是界面的复杂性。
3.3 数据可视化
ImGui Java 的扩展库如 ImPlot 提供了强大的数据可视化功能,可以用于创建实时数据监控、统计分析等应用。
4. 典型生态项目
4.1 libGDX 集成
ImGui Java 可以与 libGDX 集成,提供更丰富的 GUI 功能。libGDX 是一个跨平台的 Java 游戏开发框架,通过集成 ImGui Java,开发者可以在 libGDX 项目中使用 Dear ImGui 的强大功能。
4.2 Minecraft 插件开发
ImGui Java 的 Lwjgl2 后端可以用于 Minecraft 插件开发,提供更灵活的 GUI 解决方案。开发者可以通过 ImGui Java 创建自定义的 Minecraft 插件界面。
4.3 其他 Java 项目
ImGui Java 可以集成到任何使用 Java 的项目中,提供快速、高效的 GUI 解决方案。无论是桌面应用、游戏开发还是数据可视化,ImGui Java 都能提供强大的支持。
通过以上内容,你可以快速上手 ImGui Java,并在你的项目中充分利用 Dear ImGui 的强大功能。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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