Minetest中set_bone_override方法的文档修正与技术解析
2025-05-20 03:17:55作者:管翌锬
在Minetest游戏引擎的Lua API文档中,set_bone_override方法的描述存在一些不准确之处,这可能会给开发者带来困惑。本文将详细解析这个问题,并说明正确的使用方法。
问题背景
set_bone_override是Minetest中用于控制骨骼动画覆盖的重要方法。当前文档中关于absolute参数的描述存在两个主要问题:
- 文档暗示
absolute参数是可选的,并且仅在设置为false时才会产生特定行为 - 实际上,当
absolute为nil时,其行为与设置为false相同
这种文档与实际行为的不一致可能导致开发者在使用API时产生误解。
技术细节解析
set_bone_override方法用于覆盖骨骼的动画属性,其核心参数包括:
position:骨骼的位置向量rotation:骨骼的旋转角度scale:骨骼的缩放比例absolute:控制覆盖方式的布尔值
关于absolute参数的关键点:
- 当
absolute为false或nil时,覆盖是相对于动画属性的 - 当
absolute为true时,覆盖是绝对的,完全替换动画属性
文档修正建议
正确的文档应该明确指出:
* `absolute`:当设置为`false`或`nil`时,覆盖将相对于动画属性:
- 位置:添加到动画位置
- 旋转:添加到动画旋转
- 缩放:乘以动画缩放
当设置为`true`时,覆盖将完全替换动画属性
最佳实践建议
- 明确设置
absolute参数,避免依赖默认行为 - 当需要相对调整时,显式设置
absolute=false - 当需要完全覆盖时,显式设置
absolute=true
向后兼容性考虑
虽然从设计角度看,absolute=true作为默认值可能更合理,但由于Minetest的向后兼容性保证,当前行为需要保留。开发者在使用时应当注意这一细节。
总结
正确理解和使用set_bone_override方法对于实现精细的骨骼动画控制至关重要。通过本文的解析,开发者可以更准确地使用这一API,避免因文档不准确而导致的开发问题。Minetest社区已经注意到这一问题,并将在后续版本中更新文档以提供更清晰的说明。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493