【亲测免费】 BG3 Mod Manager 项目教程
2026-01-21 04:15:49作者:江焘钦
1. 项目目录结构及介绍
BG3 Mod Manager 项目的目录结构如下:
BG3ModManager/
├── BG3ModManager.sln
├── BuildRelease.py
├── LICENSE
├── README.md
├── Update.xml
├── github/
│ └── ISSUE_TEMPLATE/
├── src/
│ ├── editorconfig
│ ├── gitattributes
│ ├── gitignore
│ └── ...
└── Screenshots/
目录结构介绍
- BG3ModManager.sln: 项目的解决方案文件,用于在 Visual Studio 中打开和管理项目。
- BuildRelease.py: 用于构建发布的 Python 脚本。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,采用 MIT 许可证。
- README.md: 项目的说明文件,包含项目的介绍、安装和使用说明。
- Update.xml: 更新配置文件,可能用于版本更新或配置管理。
- github/ISSUE_TEMPLATE/: 包含 GitHub 的 Issue 模板,用于提交问题时的标准化格式。
- src/: 项目的源代码目录,包含各种配置文件和源代码文件。
- Screenshots/: 包含项目的截图文件,用于展示项目的界面和功能。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件是 BG3ModManager.exe,该文件位于项目的发布目录中。启动文件的主要功能是启动 BG3 Mod Manager 应用程序,管理 Baldur's Gate 3 的模组。
启动文件的使用
- 下载最新发布版本: 从项目的 GitHub 页面下载最新发布版本。
- 解压文件: 将下载的压缩包解压到一个非受保护的文件夹中(不要解压到
Program Files目录)。 - 运行
BG3ModManager.exe: 双击BG3ModManager.exe启动应用程序。
3. 项目的配置文件介绍
项目的主要配置文件包括 Update.xml 和 Settings -> Preferences 中的配置。
Update.xml
Update.xml 文件可能用于配置项目的更新机制,例如版本检查和自动更新功能。
Settings -> Preferences
在应用程序中,Settings -> Preferences 菜单用于配置和管理以下内容:
- 游戏数据路径: 设置游戏的数据文件夹路径,确保应用程序能够正确读取游戏数据。
- 模组路径: 设置模组的存放路径,确保应用程序能够正确管理和加载模组。
- 其他偏好设置: 包括界面主题、快捷方式设置等。
配置步骤
- 启动应用程序: 运行
BG3ModManager.exe。 - 进入设置: 点击
Settings -> Preferences。 - 配置路径: 手动设置游戏数据路径和模组路径。
- 保存配置: 点击
Save保存配置。 - 刷新数据: 点击
Refresh按钮,确保配置生效并加载模组数据。
通过以上步骤,您可以成功配置 BG3 Mod Manager 项目,并开始管理 Baldur's Gate 3 的模组。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
297
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220