ParsecVDD虚拟显示器终极指南:快速上手与高效使用技巧
还在为单一屏幕工作而烦恼吗?想要在电脑上轻松扩展多个虚拟显示器来提升工作效率?ParsecVDD正是你需要的解决方案!这款强大的虚拟显示器工具能够为你创建高达4K 2160p@240hz的超清虚拟屏幕,让多任务处理变得前所未有的简单🎯
🚀 三分钟快速上手
环境准备与安装
首先克隆项目到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/parsec-vdd
安装完成后,立即验证工具是否就绪:
vdd -h
看到帮助信息弹出?恭喜,你的虚拟显示器之旅正式开启!
你的第一个虚拟显示器
创建虚拟显示器就像按下一个按钮那么简单:
vdd -a
命令执行成功后,你会获得一个索引号——这就是你新显示器的"身份证",后续所有操作都离不开它。
ParsecVDD让设备画面轻松投射到虚拟屏幕,实现跨设备显示体验
💡 核心功能场景化应用
办公效率倍增方案
场景一:多任务并行处理 需要同时查看代码、文档和参考资料?创建多个虚拟显示器即可:
vdd -a # 创建显示器1
vdd -a # 创建显示器2
vdd -l # 查看所有显示器列表
场景二:专注模式设置 为不同工作设置专用显示器:编程用显示器1,文档用显示器2,沟通用显示器3。这样切换任务时只需切换屏幕,大大提升专注度。
娱乐体验升级
想要在虚拟大屏上享受4K电影?设置高分辨率模式:
vdd set 0 3840x2160 @60
瞬间获得影院级观影体验!
🛠️ 实用操作技巧大全
显示器管理妙招
快速移除技巧:
- 移除最后一个显示器:
vdd -r - 移除指定显示器:
vdd -r 0 - 一键清空所有:
vdd -r all
分辨率设置秘籍:
# 仅设置分辨率
vdd set 1 1920x1080
# 完整显示模式(分辨率+刷新率)
vdd set 1 1920x1080 @120
# 仅修改刷新率
vdd set 1 @144
PowerShell用户专属提示
在PowerShell环境中,刷新率参数需要使用字母r替代@符号:
vdd set 1 1920x1080 r120
📊 状态监控与故障排查
驱动健康检查
随时了解驱动状态:
vdd -v
状态代码速查表:
| 状态代码 | 含义说明 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 0 | 准备就绪 | 正常使用 |
| 4 | 设备已禁用 | 启用设备 |
| 6 | 需要重启 | 重启电脑 |
| 8 | 驱动未安装 | 重新安装 |
显示器信息一览
查看所有虚拟显示器的详细信息:
vdd -l
典型输出示例:
Index: 0
- Device: \\.\DISPLAY37
- Number: 2
- Name: PSCCDD0
- Mode: 1600 x 900 @ 60 Hz
- Orientation: Landscape (0°)
❓ 常见问题快速解答
Q:为什么我创建的显示器索引号不是从0开始? A:索引号是递增分配的,即使移除了中间的显示器,索引号也不会重新排列,这是正常现象。
Q:设置高分辨率失败怎么办? A:请确保你的显卡支持该分辨率模式,不同显卡支持的最大分辨率有所不同。
Q:在有多物理显示器的情况下,虚拟显示器如何工作? A:虚拟显示器会被分配新的设备编号,与物理显示器并行工作,互不干扰。
Q:如何判断命令执行是否成功? A:所有命令执行失败都会返回非零的退出代码,可以通过检查返回值判断操作状态。
🎯 高级使用场景
开发测试专用配置
为不同的开发环境设置专用显示器:
- 测试环境:较低分辨率,便于快速切换
- 生产环境:高分辨率,确保视觉效果
- 文档环境:适中分辨率,便于阅读
演示展示优化
在进行产品演示时,可以预先配置好多个虚拟显示器,每个显示器展示不同的内容模块,让演示更加专业流畅。
通过掌握这些技巧,你将能够充分发挥ParsecVDD虚拟显示器的强大功能,无论是办公、娱乐还是开发测试,都能得心应手。现在就开始你的多屏之旅吧!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00