探索与创新:NieR2Blender2NieR - 一站式NieR:Automata模型工具

由@IntonerAlice创作的震撼横幅,开启了我们对NieR2Blender2NieR的探索之旅,这是一个将NieR:Automata模型导入和导出Blender的全方位工具集合。虽然目前还在开发阶段,但已经相当稳定,旨在提供一个无缝衔接的工作流程,让模组制作变得更为便捷。
项目介绍
NieR2Blender2NieR是一整套NieR:Automata数据导入和导出工具,它整合了NieR2Blender与Blender2NieR的功能,使你能够轻松地在Blender中编辑游戏的3D资产,并将它们完美还原回游戏中。这个工具旨在鼓励更多人参与模组制作,为NieR:Automata的世界带来无限可能。
技术分析
安装NieR2Blender2NieR只需几步简单操作,无需复杂的配置。工具内建了从NieR:Automata DAT/DTT文件提取模型到Blender的能力,并能进行反向导出,支持WMB、WTP和WTA等格式。它利用Blender的强大功能,处理多材质、骨骼权重、纹理映射等问题,确保模型在游戏中的表现力。
应用场景
无论你是想要修改角色外观,还是创造全新的游戏场景,NieR2Blender2NieR都是理想的选择。你可以调整角色的模型,替换材质和纹理,甚至重新设计骨骼动画。这款工具让你的创意不受限,能在NieR:Automata的世界里自由发挥。
项目特点
- 易用性 - 提供一键式导入选项,简化工作流程。
- 全面支持 - 兼容各种游戏内的资源类型,如WMB、WTP、WTA等。
- 实时反馈 - 在导出过程中,通过Blender控制台查看进度和错误信息,帮助调试问题。
- 社区驱动 - 附带活跃的NieR:Modding社区 Discord 服务器,方便寻求帮助和分享成果。
- 持续更新 - 开发者承诺不断改进,增加新功能,以满足用户的更高需求。
在这个项目中,开发者们倾注了大量的热情和努力,尽管代码可能不够优雅,但他们致力于保持工具的稳定性和实用性。现在就加入NieR:Automata的模组制作行列,释放你的创造力,用NieR2Blender2NieR开启一段新的冒险吧!
如有任何疑问或发现错误,请在GitHub上创建问题或者直接联系开发团队。让我们一起在NieR的世界中留下独特的印记。
安装教程 | NieR:Modding 社区 Discord 服务器 | Bug 报告
愿你在NieR:Automata的模组之路上,一路顺风!
致谢 感谢RaiderB、Bayonetta Tools(尤其是Elediane)、Kekoulis和其他所有为项目测试和支持作出贡献的朋友。特别鸣谢Yoko Taro,是他的独特视角创造了NieR的世界。
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