Blockbench中GUI图标适配框架属性的处理优化
2025-06-17 18:01:03作者:何将鹤
在Blockbench 4.12.0 Beta 1版本中,用户发现了一个关于Bedrock Block格式模型GUI显示的重要特性问题。当使用Blockbench编辑包含fit_to_frame属性的模型文件时,该属性会在保存过程中被意外删除。
问题背景
在Minecraft Bedrock版的模型定义中,fit_to_frame是一个控制GUI图标显示方式的关键属性。默认情况下,由方块生成的GUI图标会自动缩放以适应显示框架。开发者可以通过在模型的gui显示变换配置中将fit_to_frame设为false来禁用这一自动缩放行为。
问题表现
用户报告的具体情况是:当打开一个包含fit_to_frame属性的模型文件(如示例中的banister.json)时,即使不做任何修改直接保存,Blockbench也会自动删除这个属性。这不仅导致Blockbench无法支持该特性的配置,更严重的是会破坏已有模型文件的预期行为。
技术分析
从代码层面看,这个问题源于Blockbench对Bedrock Block模型格式的解析和序列化逻辑中缺少对fit_to_frame属性的显式处理。在模型文件的保存过程中,Blockbench会基于其内部数据结构重新生成JSON内容,而未被显式支持的属性会被忽略。
解决方案
项目维护者JannisX11在收到问题报告后,迅速确认了这一问题并在提交90f210c中实现了修复。该修复确保:
- Blockbench能够正确识别和保留模型文件中的
fit_to_frame属性 - 在GUI编辑界面中提供对该属性的配置支持
- 确保模型文件的完整性不被破坏
对开发者的影响
这一修复对Minecraft模型开发者具有重要意义:
- 开发者现在可以完全控制GUI图标的显示方式
- 已有的模型文件不会被意外修改
- 工作流程更加可靠,减少了因工具问题导致的调试时间
最佳实践建议
对于使用Blockbench进行Bedrock模型开发的用户,建议:
- 升级到包含此修复的Blockbench版本
- 检查现有项目中可能受影响的模型文件
- 在需要特殊GUI显示效果时,合理使用
fit_to_frame属性
这一改进体现了Blockbench项目对细节的关注和对用户需求的响应能力,进一步巩固了其作为Minecraft模型开发首选工具的地位。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 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 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218