FlowGraph下载及安装教程
2024-12-04 11:40:42作者:邵娇湘
1. 项目介绍
FlowGraph 是一个面向 Unreal Engine 的设计无关性事件节点编辑器。它提供了一个针对虚拟世界中事件流脚本编写的图形编辑器。该项目基于十年设计及实现视频游戏叙事的经验,其目标是为用户讲述伟大的故事和构建沉浸式世界提供便利。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以在以下位置找到并下载项目源代码:https://github.com/MothCocoon/FlowGraph.git
3. 项目安装环境配置
在开始安装之前,请确保您的系统中已安装 Unreal Engine,并且已经配置好相关开发环境。
以下是一个示例图片,展示了 Unreal Engine 的安装界面:
Unreal Engine 安装界面截图
[这里插入图片,图片描述:Unreal Engine 安装界面,展示安装进度和状态]
4. 项目安装方式
-
克隆项目到本地环境:
打开命令行工具,使用 Git 命令克隆项目:
git clone https://github.com/MothCocoon/FlowGraph.git -
将下载的项目文件放置到 Unreal Engine 的项目目录中。
-
在 Unreal Engine 编辑器中,通过 "Plugins" 菜单找到 "FlowGraph" 插件,并确保它已启用。
插件安装示意图:
插件安装示意图 [这里插入图片,图片描述:Unreal Engine 编辑器中 "Plugins" 菜单下 "FlowGraph" 插件的界面] -
重启 Unreal Engine 编辑器,插件即可生效。
5. 项目处理脚本
根据项目文档,您可能需要运行特定的脚本来处理项目中的某些任务,例如编译或更新项目。这些脚本通常位于项目的根目录或特定子目录中。请参考项目 README 文件或官方文档中提供的具体指南。
请确保您按照官方文档中的指示操作,以避免任何潜在的问题。
以上便是 FlowGraph 的下载及安装过程,希望对您有所帮助。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
660
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
1.03 K
492