AssetRipper 1.2.4版本发布:Unity资源提取工具的重要更新
AssetRipper是一款开源的Unity资源提取工具,能够从Unity游戏或应用中提取各种资源文件,包括模型、纹理、音频、脚本等。该工具支持多种Unity版本,是游戏逆向工程和资源分析的重要工具。
性能优化与内存管理改进
本次1.2.4版本中,开发团队对代码进行了重要优化。通过将LINQ查询替换为手动foreach循环,减少了闭包分配,这在处理大量资源时能显著提升性能并降低内存使用。这种优化对于处理大型Unity项目尤为重要,因为资源提取过程经常需要遍历大量数据。
图像处理增强
针对图像资源提取,新版本增加了对零完整图像大小的处理能力。这解决了在某些特殊情况下,当Unity资源中包含异常图像数据时可能导致提取失败的问题。这种健壮性改进确保了工具能够处理更多边缘情况,提高整体稳定性。
浮点向量解包算法改进
开发团队优化了打包浮点向量的解包算法。在Unity中,某些数据(如动画曲线、网格顶点数据等)会使用压缩格式存储浮点向量以节省空间。改进后的算法能更准确地还原这些数据,提高提取资源的保真度。
文件名处理优化
新版本引入了一个重要改进,确保文件名不会包含过多字符。这在Windows系统上特别重要,因为Windows有260个字符的路径长度限制。工具现在会自动处理过长的文件名,防止因路径问题导致的导出失败。
Shader处理改进
针对Shader资源的处理有两个重要改进:
- 抑制来自Unity默认资源的误导性Shader错误,减少不必要的错误日志
- 修复了在某些情况下虚拟Shader可能无法编译的问题
这些改进使得Shader资源的提取更加可靠,特别是对于那些使用Unity内置Shader或自定义Shader的项目。
ScriptableObject处理增强
新版本确保即使ScriptableObject名称为空也能正确导出。ScriptableObject是Unity中用于存储数据的重要组件,这一改进保证了数据完整性,防止因命名问题导致的数据丢失。
跨平台支持
AssetRipper 1.2.4继续提供全面的跨平台支持,包括:
- Windows (x64和ARM64)
- macOS (Intel和Apple Silicon)
- Linux (x64和ARM64)
这种广泛的平台支持使得开发者可以在自己熟悉的环境中工作,而不受操作系统限制。
技术价值
从技术角度看,1.2.4版本的改进主要集中在三个方面:
- 健壮性:处理更多边缘情况,如零大小图像、空名称对象等
- 性能:通过减少内存分配提高处理效率
- 准确性:改进数据解包算法,提高资源还原质量
这些改进使得AssetRipper成为更可靠、更高效的Unity资源提取工具,无论是用于游戏分析、资源提取还是逆向工程,都能提供更好的用户体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00