Meshlete使用手册
2024-09-27 21:32:43作者:侯霆垣
项目目录结构及介绍
Meshlete项目组织有序,便于理解和维护。下面是其主要的目录结构及其简要说明:
bin: 包含可执行文件和一些预编译的辅助工具,如顶点格式配置文件vfmt.xml。build: 通常用于存放编译过程中的中间文件,根据实际构建环境可能自动创建。doc: 文档目录,其中可能包含了项目相关的说明文档或文件格式的详细规范,如file_format_p3g.xlsx说明p3g文件格式。samples: 示例代码或数据,提供给用户学习如何使用Meshlete的基础案例。src: 核心源代码所在目录,包含了Meshlete库的主要实现。test_data: 测试数据集,包含用于测试和演示的3D模型文件。tool_src: 如果有,这可能包含额外的工具或辅助程序的源代码。LICENSE: 许可证文件,说明了项目的使用权限和限制,采用MIT许可证。README.md: 项目简介,快速入门指导以及重要信息。
项目的启动文件介绍
Meshlete作为一个命令行工具,并没有传统意义上的“启动文件”,而是通过命令行指令来执行操作。主要的交互方式是通过调用meshlete可执行文件并传入一系列参数来处理3D模型。例如:
./meshlete -i <input_model_path>.dae -o <output_file.p3g> -vf <vertex_format> -mb
在这个例子中,./meshlete是启动命令,-i和-o指定了输入和输出路径,-vf定义了顶点格式,-mb标志用于计算包围球。
项目的配置文件介绍
vfmt.xml
这是非常关键的一个配置文件,位于bin目录下,用于自定义顶点格式。用户可以通过修改这个XML文件来设定顶点数据的布局,比如位置(p)、法线(n)、纹理坐标(uv)等元素的位宽和排列。这使得Meshlete能够适应多样化的顶点数据需求,支持多个UV坐标、颜色通道等。
<!-- 示例顶点格式配置片段 -->
<format name="p48n32">
<!-- 定义顶点格式 -->
<field type="position" width="48"/>
<field type="normal" width="32"/>
</format>
在使用Meshlete之前,理解此配置文件对于定制模型输出至关重要。通过命令行的-vf参数指定自定义格式名称来使用特定的配置。
通过以上三个模块的介绍,用户可以顺利地了解Meshlete的基本结构,掌握其启动流程,并能根据需求调整配置文件,从而有效地利用Meshlete进行3D模型向Meshlets的转换工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.17 K
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++
685
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
343
146