HMCL启动器中1.20.4版本Forge与OptiFine兼容性问题分析
问题背景
在Minecraft 1.20.4版本中,HMCL启动器用户在使用自动安装功能同时下载OptiFine与Forge时遇到了兼容性问题。这一问题源于1.20.4版本Forge架构的重大变更,导致与OptiFine的交互方式发生了变化。
技术原因分析
Forge主类变更
1.20.4版本中,Forge的主类从传统的net.minecraftforge.client.loading.ClientModLoader
变更为net.minecraftforge.bootstrap.ForgeBootstrap
。这一变更需要启动器更新白名单机制,否则会导致自动安装功能无法在已安装Forge的情况下正确安装OptiFine。
ClasspathLocator行为变更
更关键的问题在于Forge的ClasspathLocator机制发生了重大变化:
- 在1.20.1及之前版本,ClasspathLocator在非开发环境是被禁用的
- 1.20.4版本中,ClasspathLocator在任何环境下都会启用
这一变更导致当OptiFine被放置在模组文件夹时,由于其包含ITransformationService实现,不会被作为普通模组加载。而当OptiFine被放置在classpath中时,虽然会被加载为普通模组,但实际上它内部并没有@Mod标识的类,这造成了加载异常。
解决方案探讨
开发团队讨论了多种解决方案:
-
元数据删除方案:在安装OptiFine前后删除META-INF/mod.toml文件
- 优点:实现简单直接
- 缺点:对于使用OptiFine Jar安装方法的启动器(如PCL)无效
-
Java Agent方案:通过Java Agent强制禁用ClasspathLocator
- 优点:从根本上解决问题
- 缺点:实现复杂,可能有副作用
-
补丁方案:向OptiFine JAR中注入带有@Mod("optifine")标识的类
- 优点:符合Forge的加载机制
- 缺点:需要修改原始文件,可能违反许可协议
经过测试验证,对于HMCL自动安装生成的OptiFine,删除mod.toml文件的方案能够正常工作。但对于使用传统OptiFine安装器(如PCL采用的方式)生成的安装结果,这一方案会导致启动失败。
最佳实践建议
对于HMCL用户,建议:
- 优先使用HMCL的自动安装功能同时安装Forge和OptiFine
- 如需手动安装,确保先安装Forge再安装OptiFine
- 避免在1.20.4版本中手动修改OptiFine的安装文件
对于启动器开发者,应当注意不同安装方式产生的文件结构差异,并针对性地处理兼容性问题。同时需要密切关注Forge后续版本可能带来的架构变更。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









