TrenchBroom 2025.1-RC3 版本发布:跨平台地图编辑器的重大升级
2025-06-20 01:59:13作者:薛曦旖Francesca
TrenchBroom 是一款开源的跨平台 3D 地图编辑器,主要用于创建和编辑 Quake 系列引擎的地图。作为一款专业级工具,它以其直观的界面和强大的功能在游戏开发社区中广受欢迎。最新发布的 2025.1-RC3 版本带来了多项重要改进,特别是对 Qt 6 的全面升级和跨平台支持的增强。
核心升级:Qt 6 框架迁移
本次版本最重大的技术变革是将整个项目从 Qt 5 迁移到了 Qt 6 框架。这一升级带来了多方面的优势:
- 性能提升:Qt 6 针对现代硬件进行了优化,特别是在图形渲染和事件处理方面
- 更好的跨平台支持:新版框架对 Windows、Linux 和 macOS 提供了更一致的行为
- 未来兼容性:确保项目能够利用 Qt 未来的新特性和改进
值得注意的是,这次迁移也意味着 Windows 32 位版本的终止支持,开发团队将资源集中在 64 位架构上,以提供更好的性能和稳定性。
跨平台兼容性改进
2025.1-RC3 版本在跨平台支持方面做出了多项重要改进:
macOS 增强
- 新增了对 Apple Silicon (arm64) 的原生支持
- 实现了应用签名和公证流程,确保在最新 macOS 版本上的顺利运行
- 同时保留了 x86_64 版本,兼容较旧的 Intel Mac
Linux 支持
- 提供了基于 Qt 6.7 或更高版本的 AppImage 打包格式
- 这种打包方式包含了所有依赖项,确保在不同 Linux 发行版上的兼容性
Windows 优化
- 专注于 64 位系统支持
- 需要安装 Visual C++ Redistributable 运行时库
功能改进与问题修复
除了框架升级,新版本还包含了一些实用的功能改进和错误修复:
- 纹理处理优化:修复了从 WAD 文件加载纹理时的覆盖问题,确保纹理资源正确显示
- 路径处理增强:改进了对非 ASCII 路径的支持,解决了包含特殊字符的文件路径问题
- ASE 文件兼容性:现在能够正确处理 Windows 路径格式的 ASE 文件
- 新选择工具:添加了选择画笔的上下文命令,提高了编辑效率
系统要求
要运行 TrenchBroom 2025.1-RC3,用户需要满足以下硬件和软件要求:
- 图形硬件:支持 OpenGL 2.1 和 GLSL 1.2 的显卡,并安装最新驱动程序
- 操作系统:
- Windows 10/11 (仅限 64 位)
- Linux (需要 Qt 6.7+)
- macOS 10.14 或更高版本
Windows 用户需要额外安装 Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2015-2022 的 x64 版本。
总结
TrenchBroom 2025.1-RC3 版本标志着这款专业地图编辑器的重要技术演进。通过迁移到 Qt 6 框架,项目不仅获得了性能提升和更好的跨平台支持,还为未来的功能开发奠定了基础。新增的 Apple Silicon 支持和改进的路径处理等功能,进一步提升了用户体验。对于地图制作者和游戏开发者来说,这个版本提供了更稳定、更高效的创作环境。
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
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
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217