Houdini Engine for Unreal 2.2.8版本发布:与Houdini 20.5.584深度集成
项目简介
Houdini Engine for Unreal是SideFX公司开发的一款革命性插件,它将Houdini强大的程序化建模和特效功能无缝集成到Unreal Engine中。这款插件允许开发者和艺术家直接在Unreal编辑器中利用Houdini的程序化工作流程,为游戏开发、影视制作和虚拟制作带来了前所未有的灵活性和效率。
版本核心更新
最新发布的2.2.8版本标志着该插件与Houdini 20.5.584(HAPI 7.0.10)的深度集成。这一更新确保了插件能够充分利用Houdini最新版本的所有功能和性能优化。
平台与引擎支持
本次发布提供了全面的平台和引擎版本支持:
-
Unreal Engine版本支持:
- 完整支持UE 5.4和UE 5.5
- 源代码兼容性从UE 5.0到5.5
-
平台支持:
- Windows 64位系统
- Mac OS(Apple Silicon架构)
-
发布包内容:
- 包含预编译的二进制文件
- 提供完整的源代码
- 针对每个支持的平台和UE版本都有专门的构建包
技术要点解析
-
HAPI 7.0.10集成: 新版本集成了Houdini API 7.0.10,这意味着插件现在可以访问Houdini 20.5中引入的所有新功能和改进。对于技术美术师和开发者来说,这代表着更稳定的通信协议和更高效的资源处理能力。
-
跨平台兼容性: 特别值得注意的是对Apple Silicon架构的原生支持,这为使用最新Mac设备的开发者提供了最佳性能体验。同时保持对Windows平台的全面支持,确保了开发管线的灵活性。
-
版本管理策略: 开发团队采用了明智的版本管理方法,建议用户使用与特定Houdini版本配套的插件版本。这种做法确保了最佳的兼容性和稳定性,特别是在使用Houdini每日构建版本时。
最佳实践建议
-
版本匹配: 强烈建议将插件版本与使用的Houdini版本严格匹配。对于使用Houdini 20.5.584的用户,应优先选择此2.2.8版本插件。
-
源代码使用: 对于需要自定义修改的高级用户,提供的源代码支持从UE5.0到5.5的广泛兼容性,为不同项目需求提供了灵活性。
-
日常构建注意事项: 如果团队使用Houdini的每日构建版本,应当使用随该Houdini版本一同发布的插件版本,而非此稳定版发布。
结语
Houdini Engine for Unreal 2.2.8版本的发布进一步巩固了Houdini与Unreal Engine之间的桥梁作用。通过这次更新,技术美术师和开发者可以获得更稳定、更高效的跨软件工作流程,为创建复杂的程序化内容和特效提供了强大支持。随着对最新硬件平台的支持和引擎版本的兼容,这个插件继续引领着实时程序化内容创作的未来发展方向。
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