【亲测免费】 Divinity Mod Manager 使用与安装教程
本教程将引导您了解并使用 Divinity Mod Manager,这是一个专为《Divinity: Original Sin - Definitive Edition》设计的模组管理工具。我们将探索其关键的目录结构、启动文件以及配置文件,帮助您轻松管理和调整游戏模组。
1. 项目目录结构及介绍
Divinity Mod Manager 的目录结构布局清晰,便于用户和开发者理解。以下是其主要组成部分:
- DivinityModManager: 主项目文件夹。
- DivinityModManagerCore: 核心逻辑实现部分,包括处理模组管理和游戏交互的代码。
- GUI: 用户界面相关的组件和资源,负责呈现给用户的视觉界面。
- LICENSE: 许可证文件,说明软件使用的MIT协议。
- README.md: 项目简介和快速入门指南。
- .gitignore: Git忽略文件,列出不应被版本控制跟踪的文件类型或文件。
- solution (.sln): Visual Studio解决方案文件,用于加载整个项目到IDE中进行开发。
- Scripts 和其他潜在的辅助目录不在基础教程覆盖范围内,但通常是扩展功能或特定工具脚本存放处。
2. 项目的启动文件介绍
- 主程序入口: 通常隐藏在Visual Studio解决方案结构内,具体文件可能为
Program.cs或者通过GUI项目作为启动点。对于最终用户而言,无需直接操作这些源代码文件来启动应用。您应该从发布的可执行文件启动Divinity Mod Manager,这个文件一般位于释放的构建目录下,例如一个名为bin\Debug或bin\Release的目录里,名为DivinityModManager.exe。
3. 项目的配置文件介绍
-
Settings: 配置文件通常不在根目录明示,但在应用程序运行时,它可能会生成或读取配置设置。对于Divinity Mod Manager,重要的配置管理通常发生在程序内部,用户可通过“设置”或“偏好设置”菜单访问和修改这些配置(例如游戏路径、Script Extender配置等)。
-
个性化配置: 用户级别的配置可能存储在应用程序数据目录下,比如AppData的Roaming目录,但这并非直接可见或手动编辑的推荐方式。您应该通过界面进行配置的更改。
如何启动与基本配置
-
确保环境:首先确认您的系统已安装Microsoft .NET Framework 4.7.2或更高版本。
-
获取最新版:从GitHub 发布页面下载最新版本的压缩包,并解压到任意位置。
-
初次运行:打开解压后的文件夹,找到并双击
DivinityModManager.exe来启动程序。程序会尝试自动检测游戏相关路径,如未成功,需手动设置。 -
配置游戏路径:如果需要手动配置,进入设置(通常在程序菜单中),确保正确指向游戏的工作坊路径(
...\SteamLibrary\steamapps\common\Divinity Original Sin 2 Definitive Edition)。 -
使用与管理模组:此时,您可以添加、排序、导入导出模组加载顺序,享受便捷的模组管理体验了。
通过遵循上述步骤,您可以顺利安装并开始利用Divinity Mod Manager来高效管理您在《Divinity: Original Sin - Definitive Edition》中的游戏模组。记得查看程序内的帮助或在线文档以获得更详细的操作指南。
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0193
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0121
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook05