Bevy_egui v0.35.0 发布:Bevy UI 框架的重大升级
项目简介
Bevy_egui 是一个将流行的即时模式 GUI 库 egui 集成到 Bevy 游戏引擎中的插件。它为 Bevy 开发者提供了轻量级、高性能的 UI 解决方案,特别适合游戏开发中的各种界面需求。最新发布的 v0.35.0 版本带来了多项重要改进和新功能,标志着该项目在成熟度和功能丰富度上又迈出了重要一步。
核心更新内容
1. Bevy 拾取系统集成
本次更新最引人注目的新功能是实现了对 Bevy 拾取系统的支持。这意味着开发者现在可以创建"diegetic UI"——即存在于游戏世界中的 UI 元素,而不仅仅是屏幕空间的 2D 界面。
这项功能通过更新后的 render_egui_to_image
示例得到了充分展示。开发者可以将 egui 渲染到纹理上,然后将这些纹理应用到 3D 模型上,创造出更加沉浸式的游戏界面体验。例如,你可以制作一个游戏中的平板电脑设备,玩家可以与之交互,而所有交互都是通过 egui 实现的。
2. 架构改进
多通道渲染成为默认选项
v0.35.0 版本中,多通道渲染模式(multi-pass)已成为默认且唯一推荐的方式。虽然这带来了一个破坏性变更——插件现在必须通过 EguiPlugin::default()
初始化,但这一改变为项目带来了更好的稳定性和性能基础。
相机关联的 UI 上下文
另一个重要的架构改进是将 EguiContext
实例与相机关联。这意味着:
- UI 渲染现在需要至少一个相机存在于世界中
- 系统会自动将 egui 附加到第一个创建的相机上
- 开发者可以通过新的
side_panel
示例学习如何更精确地控制这一行为
这一改变使得多窗口场景下的 UI 管理更加直观,也为未来的功能扩展打下了基础。
3. 错误处理改进
EguiContexts
系统进行了重构以支持 Bevy 的结果系统(Result systems)。这意味着:
- 使用
EguiContexts
的系统现在应该转换为结果系统 - 错误处理更加统一和符合 Bevy 的最新实践
- 开发者可以更优雅地处理 UI 相关的错误情况
性能优化
本次更新包含了几项重要的性能优化:
-
光标图标更新优化:现在系统只会在光标图标实际发生变化时进行更新,同时这一功能也可以被禁用,减少了不必要的开销。
-
移动端虚拟键盘支持:当文本输入获得焦点时,系统会自动显示虚拟键盘,提升了移动设备上的用户体验。
问题修复
v0.35.0 修复了几个关键问题:
- 修复了关闭窗口时可能发生的 panic 问题
- 改进了移动设备上的输入处理
- 移除了
image
依赖的默认特性,减少了不必要的依赖
新增示例
为了帮助开发者更好地理解和使用新功能,项目新增了两个示例:
- Split Screen 示例:展示了如何在分屏场景中管理多个 UI 上下文
- 更新后的 Render to Image 示例:演示了新的拾取系统集成功能
升级建议
对于现有项目,升级到 v0.35.0 需要注意以下几点:
- 将插件初始化方式改为
EguiPlugin::default()
- 确保场景中至少有一个相机
- 考虑将使用
EguiContexts
的系统转换为结果系统 - 检查多窗口场景下的 UI 行为,可能需要调整相机关联逻辑
未来展望
从本次更新可以看出,bevy_egui 正在向更加稳定、功能丰富的方向发展。移除单通道支持的决定表明项目维护者对代码质量的重视,而与 Bevy 拾取系统的集成为游戏 UI 开发开辟了新的可能性。开发者可以期待在未来版本中看到更多与 Bevy 生态系统的深度集成和性能优化。
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PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
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