【亲测免费】 NVIDIA Texture Tools 使用教程
2026-01-23 05:42:32作者:廉彬冶Miranda
1. 项目介绍
NVIDIA Texture Tools 是一个用于处理纹理的工具集,支持 Direct3D 10 和 11 格式。该项目提供了多种功能,包括 Mipmap 生成、法线贴图生成、格式转换和 DXT 压缩等。尽管该项目已经停止维护,但它仍然是一个非常有价值的资源,特别是对于那些需要处理旧版 GPU 纹理格式的开发者。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- CMake
- Visual Studio 2017(Windows)或 GCC(Linux/OSX)
2.2 下载项目
首先,从 GitHub 下载项目源码:
git clone https://github.com/castano/nvidia-texture-tools.git
cd nvidia-texture-tools
2.3 编译项目
2.3.1 Windows
使用 Visual Studio 2017 打开项目文件:
cd project/vc2017
start thekla.sln
在 Visual Studio 中编译项目。
2.3.2 Linux/OSX
使用 CMake 和提供的配置脚本进行编译:
./configure
make
sudo make install
2.4 使用示例
编译完成后,你可以使用以下代码示例来测试 NVIDIA Texture Tools:
#include "nvtt/nvtt.h"
int main() {
nvtt::Context context;
nvtt::Surface surface;
// 加载纹理
surface.load("input.png");
// 设置输出格式
nvtt::OutputOptions outputOptions;
outputOptions.setFileName("output.dds");
// 压缩纹理
nvtt::CompressionOptions compressionOptions;
compressionOptions.setFormat(nvtt::Format_BC1);
context.compress(surface, 0, 0, compressionOptions, outputOptions);
return 0;
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 游戏开发
在游戏开发中,纹理压缩是一个非常重要的环节。NVIDIA Texture Tools 可以帮助开发者将高分辨率的纹理压缩为适合 GPU 使用的格式,从而减少内存占用和提高渲染性能。
3.2 3D 建模
在 3D 建模软件中,NVIDIA Texture Tools 可以用于生成 Mipmap 和法线贴图,这些贴图在渲染高质量的 3D 模型时非常有用。
3.3 最佳实践
- 选择合适的压缩格式:根据目标平台选择合适的压缩格式,例如 BC1 适用于低质量的纹理,而 BC7 适用于高质量的纹理。
- 优化 Mipmap 生成:在生成 Mipmap 时,确保每个级别的纹理都经过适当的过滤,以避免出现锯齿或模糊。
4. 典型生态项目
4.1 Open Source Encoders
- A High Quality SIMD BC1 Encoder:一个高质量的 SIMD BC1 编码器。
- rgbcx:另一个高性能(但标量)的 BC1-5 编码器。
- stb_dxt:一个单头文件库,提供低质量但快速的 BC1-5 编码器。
4.2 Image Processing and IO
- stb_image_resize:提供与 NVTT 支持的类似的多相图像缩放滤波器。
- CubeMapGen:另一个用于立方体贴图过滤算法的资源,尽管现在已经不再支持。
4.3 Commercial Libraries
- Oodle Texture:一套商业 RDO 纹理编码器。
- NVIDIA Texture Tools exporter:基于该项目的私有分支,提供额外的 GPU 加速编码器,但不是开源的。
通过这些生态项目,开发者可以进一步扩展和优化纹理处理流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
556
3.79 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
371
429
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++
891
633
昇腾LLM分布式训练框架
Python
114
143
暂无简介
Dart
790
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
766
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
117
146
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.11 K
264
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
12
1