CEF Mixer 开源项目教程
2024-09-01 17:07:21作者:冯梦姬Eddie
1、项目介绍
CEF Mixer 是一个高性能的离屏渲染(OSR)演示项目,使用 Chromium Embedded Framework (CEF)。该项目旨在展示如何通过 CEF 实现高效的 HTML 视图离屏渲染,并支持多层 HTML 浏览器实例的网格布局。CEF Mixer 利用 CEF 的 SendExternalBeginFrame 方法来同步 HTML 更新与渲染循环,从而实现精确的帧同步。
2、项目快速启动
环境准备
- 确保已安装 CMake 和 Visual Studio。
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/daktronics/cef-mixer.git
构建项目
- 进入项目目录:
cd cef-mixer - 生成构建文件:
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 . - 打开生成的解决方案文件
cefmixer.sln,并选择 Release 配置。 - 构建
ALL_BUILD项目。
运行应用
- 构建完成后,运行
cefmixer.exe:./cefmixer.exe - 默认情况下,应用会自动导航到
https://webglsamples.org/aquarium/aquarium.html。
自定义参数
可以通过命令行参数指定 URL 和窗口大小:
./cefmixer.exe https://threejs.org/examples/webgl_animation_keyframes_json.html --width=960 --height=540
3、应用案例和最佳实践
应用案例
CEF Mixer 可以用于以下场景:
- 游戏开发中的 HUD(平视显示器)渲染。
- 多层 HTML 视图的复杂布局,如仪表板应用。
- 离屏渲染用于视频合成或虚拟现实应用。
最佳实践
- 使用
SendExternalBeginFrame方法确保 HTML 更新与渲染循环的同步。 - 利用
--grid参数进行多层 HTML 视图的网格布局测试。 - 在 Release 配置下构建以获得最佳性能。
4、典型生态项目
CEF Mixer 作为 CEF 的一个演示项目,与以下生态项目紧密相关:
- Chromium Embedded Framework (CEF): CEF 是一个基于 Chromium 的开源项目,用于嵌入式浏览器应用开发。
- Three.js: 一个用于创建和显示基于 WebGL 的 3D 图形的 JavaScript 库,常用于 CEF 应用中的 3D 渲染。
- WebGL: 一个用于在网页上渲染 3D 和 2D 图形的 JavaScript API,与 CEF 结合使用可以实现高性能的图形渲染。
通过结合这些生态项目,CEF Mixer 可以实现更加复杂和高效的离屏渲染应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
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
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220