niri项目中出现的VRAM异常与光标残留问题分析
2025-06-01 16:17:42作者:江焘钦
近期在niri项目中,部分用户报告了一个奇怪的图形显示问题:当在YouTube全屏模式或游戏中时,屏幕左上角会出现一个缩小版的光标残留。更严重的情况下,该区域还会出现随机像素组成的矩形块,甚至出现黑白帧的严重显示异常。
问题现象描述
多位用户在不同硬件配置下都遇到了类似的问题:
- 系统缩放比例非1:1时(如2.5倍缩放)会出现该问题
- 问题表现为屏幕左上角出现:
- 缩小版的光标图像
- 随机像素组成的矩形块
- 偶尔出现严重的黑白帧显示错误
技术分析与排查
经过开发者与用户的共同排查,发现以下重要线索:
-
硬件无关性:该问题出现在不同AMD显卡上(包括Radeon 780m和RX 6700 XT),排除了单一硬件故障的可能性。
-
缩放因素:问题与显示缩放比例密切相关,特别是在非整数倍缩放时更容易出现。
-
临时解决方案:在配置文件的debug节中添加"disable-cursor-plane"参数可以暂时解决该问题。
问题根源推测
基于现有证据,技术专家认为可能存在以下层面的问题:
-
驱动层面:最可能是Mesa或AMD GPU驱动的问题,因为:
- 问题也出现在其他合成器(如gamescope)中
- 通过禁用光标平面可以规避问题
-
显示缩放处理:问题与缩放比例的关系表明,可能是驱动在处理非整数缩放时的光标平面渲染存在缺陷。
-
VRAM管理:出现的随机像素块和黑白帧异常可能指向显存管理或刷新机制的问题。
技术建议
对于遇到此问题的用户,可以尝试以下解决方案:
- 临时解决方案:在niri配置中添加"disable-cursor-plane"参数
- 调整缩放比例:尝试使用接近0.25整数倍的缩放值(如1.25、2.25等)
- 关注驱动更新:等待Mesa或AMD驱动的后续更新修复
总结
这个显示异常问题虽然表现奇特,但通过技术分析可以定位到驱动层面的光标平面处理缺陷。项目维护者已将该问题标记为与驱动相关,建议用户关注相关驱动更新。同时,通过简单的配置调整可以有效规避问题,不影响niri的正常使用体验。
该案例也展示了开源社区协作解决问题的典型过程:用户报告现象、开发者分析定位、社区共同验证解决方案,最终形成明确的问题认知和应对策略。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878