Babylon Native 项目教程
1. 项目介绍
Babylon Native 是一个旨在将 Babylon.js 的强大功能和灵活性带到浏览器之外的跨平台应用程序的技术集合。它允许开发者使用相同的 JavaScript 代码在 Windows、macOS、iOS、Android 和 Linux 等平台上构建原生应用程序。Babylon Native 的目标是让开发者能够轻松地将 Web 上的 Babylon.js 应用移植到原生平台上,同时保持高性能和跨平台的一致性。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你的开发环境已经安装了以下工具:
- Node.js
- CMake
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆 Babylon Native 的 GitHub 仓库:
git clone https://github.com/BabylonJS/BabylonNative.git
cd BabylonNative
2.3 构建项目
根据你的目标平台,选择相应的构建命令。以下是一些常见的平台构建示例:
2.3.1 Windows
cmake -S . -B build -G "Visual Studio 16 2019" -A x64
cmake --build build --config Release
2.3.2 macOS
cmake -S . -B build -G "Xcode"
cmake --build build --config Release
2.3.3 Android
cmake -S . -B build -G "Ninja" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$ANDROID_NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake -DANDROID_ABI=arm64-v8a -DANDROID_PLATFORM=android-21
cmake --build build --config Release
2.4 运行示例
构建完成后,你可以运行示例应用程序来验证安装是否成功。例如,在 Windows 上,你可以运行以下命令:
build\Release\App.exe
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Babylon Native 已经被用于多个跨平台的 3D 和 XR 应用开发。例如,一些开发者使用 Babylon Native 构建了 AR 和 VR 应用,这些应用在 iOS 和 Android 设备上都能流畅运行。
3.2 最佳实践
- 代码复用:由于 Babylon Native 允许使用相同的 JavaScript 代码在多个平台上运行,因此开发者应该充分利用这一特性,减少重复代码的编写。
- 性能优化:尽管 Babylon Native 提供了高性能的渲染引擎,但在处理复杂的 3D 场景时,仍然需要注意性能优化,例如减少不必要的渲染调用和优化资源加载。
4. 典型生态项目
4.1 Babylon.js
Babylon.js 是一个强大的 3D 引擎,广泛用于 Web 上的 3D 应用开发。Babylon Native 是 Babylon.js 的扩展,使得开发者可以在原生平台上使用 Babylon.js 的功能。
4.2 React Native
React Native 是一个流行的跨平台移动应用开发框架。Babylon Native 可以与 React Native 结合使用,使得开发者能够在 React Native 应用中嵌入 3D 和 XR 内容。
4.3 WebXR
WebXR 是一个用于创建增强现实(AR)和虚拟现实(VR)体验的 API。Babylon Native 支持 WebXR,使得开发者可以在原生应用中实现 AR 和 VR 功能。
通过以上教程,你应该能够快速上手 Babylon Native 项目,并开始构建跨平台的 3D 和 XR 应用。
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