RomM游戏库管理系统3.10.0-beta版本发布:新增复古成就系统与多项优化
RomM是一款开源的跨平台游戏库管理系统,它能够帮助游戏爱好者高效地组织、管理和游玩各类游戏ROM。作为一个现代化的游戏库解决方案,RomM提供了游戏元数据管理、多平台支持、云同步等核心功能,特别适合复古游戏爱好者和模拟器用户使用。
本次发布的3.10.0-beta版本带来了多项重要更新,其中最引人注目的是新增的Retroachievements(复古成就系统)集成功能,让用户在游玩经典游戏时也能获得现代游戏般的成就体验。此外,该版本还包含了多项用户体验改进、性能优化和安全增强。
Retroachievements复古成就系统集成
Retroachievements是一个为复古游戏设计的成就系统,类似于现代游戏平台上的成就/奖杯系统。RomM 3.10.0-beta版本深度集成了这一功能,为经典游戏注入了新的活力。
要启用这一功能,用户需要:
- 在环境变量中添加RETROACHIEVEMENTS_API_KEY
- 对目标平台执行部分扫描以匹配Retroachievements数据
- 在个人资料设置中添加RA用户名并同步
- 在游戏详情页的"个人"标签下即可查看相关成就信息
系统会缓存RA数据库以减少不必要的API调用,缓存刷新周期可通过REFRESH_RETROACHIEVEMENTS_CACHE_DAYS环境变量进行配置。
用户体验增强
游戏筛选功能升级
新增了"仅显示可玩"和"仅显示支持成就"的筛选选项,让用户能快速找到符合特定条件的游戏。同时支持按文件大小排序游戏,方便管理存储空间。
界面交互优化
增加了3D卡片倾斜效果的开关选项,用户可以根据个人喜好调整界面动效。平台分组选项也被添加到抽屉菜单中,提升导航效率。
删除操作改进
在删除对话框中加入"同时排除"选项,避免已删除的游戏在后续扫描中重新出现。
账号与安全功能
密码恢复与邀请注册
新增了密码恢复功能,解决了用户忘记密码时的痛点。同时支持通过邀请链接注册,便于管理员控制用户增长。
OIDC改进
修正了使用OIDC(OpenID Connect)时的用户创建逻辑,提升了第三方认证的可靠性。
性能与稳定性提升
资源管理优化
通过多项措施降低了内存使用量,特别是在处理大型游戏库时表现更为稳定。同时统一了日志系统,便于问题排查。
文件系统重构
重新设计了assets目录结构,特别是针对存档和状态的存储路径进行了调整。这一变更需要用户在升级前备份/romm/assets目录和数据库。
错误处理增强
改进了图像读取失败时的处理逻辑,提升了扫描过程的健壮性。同时修复了iOS设备上的全屏播放问题。
其他改进
新增了服务器统计页面,让管理员能直观了解系统资源使用情况。浏览器标签现在会显示适当的标题,提升了多标签浏览体验。还增加了ROMM_BASE_URL环境变量,确保Docker日志中的链接正确显示。
总结
RomM 3.10.0-beta版本通过引入Retroachievements集成,为复古游戏体验增添了新的维度。配合多项用户体验优化和性能改进,这个版本进一步巩固了RomM作为专业游戏库管理解决方案的地位。对于追求完美游戏库管理的用户来说,这次升级提供了更多个性化选项和更稳定的使用体验。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
unified-cache-managementPersist and reuse KV Cache to speedup your LLM.Python02
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00