CUE4Parse 使用指南
2024-09-07 17:29:22作者:裴锟轩Denise
项目介绍
CUE4Parse 是一个专为解析来自 Unreal Engine 4 和 5 的归档文件及包设计的 C# 库。它提供详尽的支持来解析和处理如 UObject、UTexture2D、UAnimSequence、UStaticMesh 等原生数据类,并且支持最新版本的 .NET 8.0。该库使得从游戏资源包中提取和分析数据变得简便,特别适合于游戏开发、资产管理以及进行Unreal引擎相关项目的自动化工具开发。
项目快速启动
在您开始之前,确保您的开发环境已经配置了 .NET 8.0 或更高版本。接下来,我们将通过简单的步骤介绍如何将 CUE4Parse 引入到您的项目中:
使用NuGet包管理器
在Visual Studio的包管理器控制台,执行以下命令以安装CUE4Parse:
Install-Package CUE4Parse -Version 1.1.1
或者,在您的.csproj文件中添加以下引用:
<PackageReference Include="CUE4Parse" Version="1.1.1" />
对于Paket用户,则可以在 paket.dependencies 文件中添加:
dependency CUE4Parse == 1.1.1
随后运行 paket install 命令。
快速示例代码
引入必要的命名空间并尝试解析一个Unreal包文件:
using CUE4Parse;
using CUE4Parse.UE4.Assets;
// 替换下面的路径为您要解析的Unreal包文件路径
var filePath = @"C:\path\to\your\uepackage";
// 初始化解析器并解析包文件
using var archive = UE4ArchiveFactory.Open(filePath);
foreach (var entry in archive.Entries)
{
if (entry is UAsset uasset)
{
Console.WriteLine($"Parsed asset: {uasset.Filename}");
}
}
应用案例和最佳实践
- 游戏资产自动化处理:利用CUE4Parse,开发者可以自动化提取或转换游戏中使用的纹理、模型等资产,加速美术资源迭代。
- 数据分析:对游戏包内数据结构进行分析,以优化存储或了解特定游戏元素的实际占用情况。
- 自制工具开发:构建自定义编辑器插件或工具,帮助团队更高效地管理和浏览Unreal Engine项目资产。
最佳实践中,确保对解析出的数据进行适当的错误处理,并优化读取逻辑以减少内存消耗。
典型生态项目
虽然具体的外部项目使用案例没有直接列出,CUE4Parse因其功能强大,理论上可被多个项目用于不同目的,例如:
- FortniteTypes(非直接链接):基于CUE4Parse的扩展,专门处理《堡垒之夜》相关的特定类型解析,简化定制工具开发。
- PalworldDataExtractor:展示了如何利用类似的解析库来提取特定游戏(《帕拉世界》)的数据,尽管它不是直接基于CUE4Parse,但体现了游戏资产解析库的应用趋势。
结合CUE4Parse,开发者可以创建自己的生态系统项目,比如针对特定游戏的资产编辑器、数据导入导出工具等。
以上就是关于CUE4Parse的基本使用指南,希望对您的开发之旅有所帮助。记得,良好的编码习惯和充分理解所操作数据结构是成功的关键。祝您开发顺利!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210