glTF-Tutorials 项目文档
1. 项目介绍
glTF(GL Transmission Format)是一种用于传输和加载3D场景和模型的开放标准格式。它由Khronos Group开发,旨在提供一种高效、可扩展且易于使用的格式,适用于各种3D图形应用,如游戏、虚拟现实和增强现实。
glTF-Tutorials 项目是Khronos Group官方提供的教程集合,旨在帮助开发者理解和使用glTF格式。这些教程涵盖了从基础结构到高级应用的各个方面,包括物理基础渲染(PBR)、材质扩展、Blender转换工具等。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
首先,确保你已经安装了Node.js和Git。然后,克隆glTF-Tutorials仓库:
git clone https://github.com/KhronosGroup/glTF-Tutorials.git
cd glTF-Tutorials
2.2 运行示例
项目中包含多个示例,你可以通过以下命令查看示例代码:
cd gltfTutorial
cat example.gltf
2.3 使用glTF文件
以下是一个简单的glTF文件示例:
{
"asset": {
"version": "2.0"
},
"scenes": [
{
"nodes": [0]
}
],
"nodes": [
{
"mesh": 0
}
],
"meshes": [
{
"primitives": [
{
"attributes": {
"POSITION": 1
},
"indices": 0
}
]
}
],
"accessors": [
{
"bufferView": 0,
"byteOffset": 0,
"componentType": 5123,
"count": 36,
"type": "SCALAR"
},
{
"bufferView": 1,
"byteOffset": 0,
"componentType": 5126,
"count": 12,
"type": "VEC3",
"max": [1, 1, 0],
"min": [-1, -1, 0]
}
],
"bufferViews": [
{
"buffer": 0,
"byteOffset": 0,
"byteLength": 72,
"target": 34963
},
{
"buffer": 0,
"byteOffset": 72,
"byteLength": 144,
"target": 34962
}
],
"buffers": [
{
"uri": "data:application/octet-stream;base64,AAABAAIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIA/AAAAAAAAAAAAAAAAAACAPwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA==",
"byteLength": 216
}
]
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 游戏开发
glTF格式在游戏开发中广泛应用,因为它支持高效的模型加载和渲染。许多游戏引擎如Unity和Unreal Engine都支持glTF格式,开发者可以直接导入glTF文件进行场景构建。
3.2 虚拟现实(VR)
在虚拟现实应用中,glTF格式的高效性和可扩展性使其成为理想的选择。开发者可以使用glTF格式来加载复杂的3D模型和场景,提供沉浸式的VR体验。
3.3 增强现实(AR)
增强现实应用通常需要快速加载和渲染3D模型,glTF格式的高效性能满足这一需求。开发者可以使用glTF格式来创建AR应用中的3D对象和场景。
4. 典型生态项目
4.1 Blender glTF导出插件
Blender是一款流行的3D建模工具,其glTF导出插件允许用户将Blender中的模型导出为glTF格式,方便在其他应用中使用。
4.2 Three.js
Three.js是一个基于WebGL的JavaScript库,支持glTF格式。开发者可以使用Three.js加载和渲染glTF文件,创建基于Web的3D应用。
4.3 Babylon.js
Babylon.js是另一个强大的WebGL框架,支持glTF格式。它提供了丰富的工具和API,帮助开发者创建高性能的3D网页应用。
通过这些生态项目,开发者可以充分利用glTF格式的优势,构建各种3D应用。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00