【亲测免费】 Moonlight 平板串流教程:随时随地畅玩电脑游戏
2026-01-21 04:39:54作者:柏廷章Berta
项目介绍
你是否曾经因为外出而无法继续在家中的电脑上畅玩游戏?Moonlight 平板串流教程正是为解决这一问题而生。通过本教程,你可以在外出时,利用平板或手机远程访问家中的电脑,享受电脑游戏带来的乐趣。无需复杂的设置,只需简单的几步操作,即可实现游戏串流,让你随时随地都能沉浸在游戏的世界中。
项目技术分析
核心技术组件
- Sunshine:安装在 Windows 电脑上的软件,负责录制和传输实时游戏画面至 Moonlight 端。Sunshine 的高效编码和传输技术确保了游戏画面的流畅传输。
- Moonlight:用于接收和显示 Sunshine 传输的游戏画面,并远程控制 Sunshine 端。Moonlight 支持多种移动设备,包括安卓平板和手机,提供了友好的用户界面和强大的远程控制功能。
- MoleSDN:无需公网 IP 即可实现异地访问,适用于游戏联机、游戏串流、远程办公等多种场景。MoleSDN 的稳定性和低延迟特性为游戏串流提供了可靠的网络支持。
技术流程
- Sunshine 设置:在 Windows 电脑上安装并配置 Sunshine,设置用户名和密码,并选择简体中文界面。
- Moonlight 安装:在安卓或平板上安装 Moonlight,可以通过 Google Play 应用商店或 apkpure 获取。
- MoleSDN 配置:创建 MoleSDN 服务域,并将 PC 和手机上的 MoleSDN 客户端绑定至服务域。
- PIN 码配对:通过 MoleSDN 连接至服务域后,使用 Moonlight 手动添加电脑,并完成 PIN 码配对。
项目及技术应用场景
应用场景
- 外出游戏:当你外出时,可以通过平板或手机远程访问家中的电脑,继续未完成的游戏任务。
- 多人游戏:利用 MoleSDN 的联机功能,与朋友一起在家中或异地进行多人游戏。
- 远程办公:除了游戏串流,MoleSDN 还可以用于远程办公,实现文件传输和远程桌面控制。
技术优势
- 低延迟:MoleSDN 的低延迟特性确保了游戏串流的流畅性,减少卡顿和延迟。
- 无需公网 IP:MoleSDN 无需公网 IP 即可实现异地访问,简化了网络配置的复杂性。
- 跨平台支持:Moonlight 支持多种移动设备,包括安卓平板和手机,提供了广泛的应用场景。
项目特点
简单易用
本教程提供了详细的步骤指南,即使是技术小白也能轻松上手。从 Sunshine 的安装配置到 Moonlight 的 PIN 码配对,每一步都有清晰的说明。
高效稳定
Sunshine 和 Moonlight 的高效编码和传输技术,结合 MoleSDN 的稳定网络支持,确保了游戏串流的高帧率和低延迟。
多功能应用
除了游戏串流,MoleSDN 还可以应用于多人游戏联机和远程办公,提供了广泛的技术应用场景。
跨平台支持
Moonlight 支持多种移动设备,包括安卓平板和手机,让你可以在不同的设备上享受游戏串流的乐趣。
结语
通过 Moonlight 平板串流教程,你可以在外出时继续享受家中的电脑游戏。无论是外出旅行还是与朋友联机,Moonlight 和 MoleSDN 都能为你提供稳定、流畅的游戏体验。赶快尝试一下,开启你的随时随地游戏之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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 StartedRust075- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
690
4.46 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
544
669
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++
955
929
Claude 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 Started
Rust
420
75
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
407
324
昇腾LLM分布式训练框架
Python
146
172
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
650
232
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
1.08 K
564
🎉 (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
1.59 K
925
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
642
292