Blender-For-UnrealEngine-Addons 4.3.11版本技术解析
2025-06-20 17:31:09作者:何将鹤
项目概述
Blender-For-UnrealEngine-Addons是一个专为Blender设计的插件套件,旨在优化Blender与Unreal Engine之间的资产和工作流程互通性。该插件提供了强大的导出功能,能够将Blender中的3D模型、动画、材质等资产高效地导入到Unreal Engine中,同时保持数据的完整性和准确性。
4.3.11版本核心改进
调试功能增强
新版本增加了一个调试选项,允许用户查看隐藏的链接属性。这一功能对于开发者调试复杂场景特别有用,可以帮助识别和解决属性链接中的潜在问题。
相机轴修正功能优化
"Fix Camera Axis"功能得到了显著改进:
- 现在可以自定义扭曲目标度数,满足特定场景需求
- 修正了之前错误使用180度作为扭曲目标的问题,现在默认使用更合理的360度
- 这一改进使得相机在不同引擎间的转换更加准确,特别是在处理不同坐标系系统时
NLA(非线性动画)导出修复
针对非线性动画导出进行了多项重要修复:
- 修正了NLA Strips中动画影响力和混合入/出参数可能不正确的问题
- 解决了NLA导出时在第一帧强制创建关键帧的问题
- 修复了动画影响力曲线关键数据(选择和手柄向量)丢失的问题
- 这些改进确保了复杂动画状态机在Blender和Unreal Engine之间转换时的准确性
单位比例问题修复
解决了当单位比例未设置为0.01时,驱动曲线关键帧传输失败的问题。这一修复确保了在不同单位设置下动画数据的正确传输。
导入脚本改进
针对Unreal Engine 5.5中的Interchange Pipeline:
- 修复了Blender法线导入失败的问题
- 这一改进保证了模型在导入Unreal Engine时能够保持正确的表面着色和光照效果
对象导出优化
修复了某些特殊对象类型(如文本或曲面)在导出时被错误复制的问题。这一改进:
- 减少了导出文件大小
- 避免了场景中的冗余对象
- 提高了导出效率
技术意义
4.3.11版本的这些改进从多个维度提升了插件的稳定性和功能性:
- 调试能力增强,便于开发者定位问题
- 动画系统导出更加精确,特别是复杂的NLA动画
- 特殊对象处理更加智能,避免不必要的复制
- 相机系统转换更加灵活和准确
- 兼容性提升,特别是对Unreal Engine 5.5的支持
这些改进使得Blender和Unreal Engine之间的资产交换更加无缝,为游戏开发者和3D艺术家提供了更高效的工作流程。无论是简单的静态模型导出,还是复杂的动画状态机转换,新版本都能提供更可靠的结果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868