探秘复古与速度的完美结合:FastDOOM
2024-05-20 10:58:05作者:昌雅子Ethen
在过去的岁月里,经典游戏《毁灭战士》(Doom)曾是无数玩家的热爱之选。如今,让我们一起迎接一个全新的版本——FastDOOM,这是一个专为386/486个人电脑优化的DOS版《毁灭战士》,将复古游戏体验提升到了新的高度。
项目简介
FastDOOM是由@nukeykt基于PCDoom改造而成,其核心目标是在保持原始游戏体验的同时,尽可能提高运行效率。这个项目不仅添加了各种性能优化选项,还引入了多种独特的视觉效果和声音支持,让老玩家可以在旧硬件上享受更为流畅的游戏体验。
技术分析
FastDOOM采用了一系列先进的优化策略,包括:
- 添加了实时帧率显示功能。
- 提供渲染可见平面而不应用纹理的选项。
- 引入透明物体的多种渲染方式,如Sega Saturn版的实现。
- 新增仅显示近处对象的选项,确保关键敌人始终可见。
- 音效方面,支持PC Speaker、迪士尼音源、COVOX LPT DAC等多种设备,甚至还有Audio-CD音乐和PCM音乐。
此外,FastDOOM移除了内存限制并更换了DOS/4GW到更高效的DOS/32A,以进一步提升运行速度。
应用场景
FastDOOM不仅适合于怀旧的游戏玩家,也适合那些拥有老旧硬件,希望重新挖掘其潜力的人。通过这个项目,你可以重温经典,同时享受更快的运行速度和改进后的视觉效果。无论你是想要回味童年,还是希望在低配电脑上运行这款游戏,FastDOOM都是理想的选择。
项目特点
- 极致速度:通过大量优化,即使在386/486级别的计算机上也能获得流畅体验。
- 自定义设置:提供多种画面和音频选项,可根据硬件配置进行个性化调整。
- 兼容性广:支持多种老旧显卡和声卡,以及VESA 2.0等现代视频模式。
- 创新功能:"土豆"细节级别,以更低分辨率换取更高的帧率,以及多种透明度渲染方式,给复古游戏带来新风貌。
如果你想亲身体验FastDOOM的魅力,只需按照项目文档中的构建指南,安装所需工具并运行makeall.bat,即可轻松构建自己的FastDOOM副本。我们期待你的参与,无论是发现问题、提出建议,还是直接贡献代码,欢迎加入FastDOOM的社区,共同打造更好的复古游戏体验!
让我们一起,在怀旧的像素世界中,感受那份超越时代的游戏乐趣吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-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).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
780
暂无简介
Dart
598
132
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
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
460
🎉 (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
1.06 K
615
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
759
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++
634
232