jMonkeyEngine 3.8.0稳定版发布:图形引擎的重大升级
jMonkeyEngine(简称JME)是一款开源的Java游戏开发引擎,专注于3D图形渲染和游戏开发。它提供了完整的3D场景图、物理引擎、音频系统等核心功能,同时保持了轻量级和跨平台的特性。JME采用现代图形API(如OpenGL)进行渲染,支持Windows、Linux、macOS和Android等多个平台。
核心渲染系统改进
本次3.8.0版本对渲染系统进行了多项重要改进:
-
PBR着色器模块化重构:对基于物理的渲染(PBR)系统进行了全面重构,将PBRLighting.frag着色器分解为多个模块化组件,提高了代码的可维护性和扩展性。新增了tbnMat变量支持,优化了切线空间计算。
-
地形渲染增强:PBR地形着色器现在支持每层独立的三平面映射(TriPlanar)纹理,大幅提升了地形材质的视觉效果。同时修复了地形光照计算中的多个问题,包括金属度计算错误等。
-
光照探针混合修复:解决了光照探针(light probe)在场景混合时的问题,使得基于探针的全局光照效果更加准确和稳定。
图形功能新增与优化
-
自定义渲染管线接口:新增了自定义渲染管线的支持,开发者现在可以更灵活地控制渲染流程,实现特殊的后期处理效果或非标准的渲染技术。
-
SoftBloomFilter:新增了柔和的泛光滤镜效果,为场景添加更自然的光晕效果,特别适合营造梦幻或高动态范围的视觉风格。
-
图像像素级操作:增强了图像处理能力,现在可以在着色器中直接读取和修改图像的像素数据,为特效开发提供了更多可能性。
性能与稳定性提升
-
内存泄漏修复:解决了Android平台JmeSurfaceView的内存泄漏问题,提高了移动设备的运行稳定性。
-
批量节点优化:修复了BatchNode中的IndexOutOfBoundsException问题,提升了大规模场景渲染的稳定性。
-
碰撞检测改进:优化了碰撞检测系统,确保在世界坐标系中正确检测碰撞,解决了某些边界情况下的检测错误。
动画系统增强
-
动画层序列化:改进了动画层的序列化支持,现在可以正确保存和加载AnimLayer配置。
-
混合空间文档:为BlendSpace类添加了基础文档说明,帮助开发者更好地理解和使用动画混合功能。
-
默认层处理:修复了AnimComposer中默认层缺失的问题,确保动画系统在加载场景时能正确初始化。
平台兼容性与工具链
-
多显示器支持:LWJGL3后端现在全面支持多显示器配置,开发者可以更好地利用多显示器环境进行开发和测试。
-
Gradle构建系统:升级至Gradle 8.8,优化了构建流程,修复了多个构建相关的问题。
-
依赖库更新:升级了LWJGL到3.3.6版本,LWJGLX(AWT)到0.2.3,提升了底层图形库的稳定性和性能。
开发者体验改进
-
数学类toString():为Vector3f等数学类添加了有意义的toString()实现,调试时能显示更有价值的信息。
-
RawInputListenerAdapter:新增了输入监听适配器,简化了输入事件处理的代码编写。
-
边界体积比较:为边界体积类实现了equals()和hashCode()方法,方便进行碰撞体积的比较和匹配。
jMonkeyEngine 3.8.0稳定版的发布标志着这个Java 3D引擎在渲染质量、系统稳定性和开发体验上都达到了新的高度。无论是对于经验丰富的游戏开发者,还是刚接触3D编程的新手,这个版本都提供了更强大、更可靠的开发基础。特别是对PBR渲染管线的改进,使得JME在现代图形渲染方面保持了竞争力,能够满足当前游戏开发对视觉效果的高要求。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00