DDrawCompat - 游戏兼容性与性能提升的神器
项目简介
如果你是老游戏爱好者,一定遇到过一些基于DirectDraw和Direct3D 1-7的游戏在现代操作系统上运行不顺畅的问题。DDrawCompat就是为此而生的一个开源项目,它是一个DLL封装器,旨在修复这类游戏的兼容性和性能问题。此外,该项目还部分支持GDI。不同于API转换的方式,DDrawCompat主要通过原生的DirectDraw/Direct3D 1-7和GDI库来完成大部分渲染工作。
技术分析
DDrawCompat巧妙地通过动态链接库(DLL)方式介入,无需改变游戏原有代码,就能解决因驱动更新或操作系统升级带来的不兼容问题。它支持Windows Vista到Windows 11的操作系统,并且从v0.4.0版本开始,提供了文本配置文件和部分游戏内设置的选项,以满足个性化的调整需求。开发语言采用C++,依赖于Windows 10 SDK & DDK,确保了与最新技术的同步。
系统要求
- 操作系统: Windows Vista、7、8、10或11
- CPU: 支持SSE2指令集的处理器
- GPU: 支持Shader Model 3的显卡
仅适用于Windows Vista和7的额外要求:
- WDDM兼容的图形驱动程序(自v0.3.0起不再支持传统的XPDM驱动程序)
- 必须启用桌面组合功能
安装与使用
安装步骤
- 从发布页面下载最新的二进制版本(避免文件名中包含"debug"的附件,除非你知道自己在做什么)
- 解压文件并将提取的ddraw.dll复制到目标游戏的安装目录中,与主可执行文件(.exe)位于同一目录
- 如果目录中已存在ddraw.dll文件,请先备份原始文件,然后用DDrawCompat的ddraw.dll替换
验证安装
启动游戏后,在同一目录中应该会创建一个名为DDrawCompat-exename.log的日志文件(v0.3.0之前版本为ddraw.log)。如果没有创建日志文件,说明游戏没有加载DDrawCompat(或通过配置禁用了日志记录)。
配置选项
从v0.4.0版本开始,DDrawCompat支持通过文本文件进行配置,部分功能还可以通过游戏内覆盖界面进行调整。配置文件允许用户自定义各种渲染和性能参数,以满足不同游戏的特殊需求。
不支持的情况
出于各种原因,以下情况不受支持:
- 需要互联网连接的游戏
- Windows Insider预览版
- 在任何虚拟化/仿真环境中运行Windows(如虚拟机或通过Wine)
- 与其他包装器/钩子组合使用DDrawCompat,包括覆盖层或视频录制器
- 混合使用其他图形API与DirectX 1-7的应用程序(如DirectX 8+、OpenGL、Vulkan、Glide等)
开发信息
DDrawCompat使用Microsoft Visual Studio Community 2022进行C++开发,依赖Windows 10 SDK & DDK。项目采用BSD Zero Clause License许可证,允许自由使用、修改和分发。
应用场景
对于那些在新系统中运行困难的老经典游戏,DDrawCompat如同一剂良药。无论是经典的2D游戏还是早期的3D游戏,这个工具都能帮助它们在现代操作系统上流畅运行,同时保持原有的视觉体验。
通过DDrawCompat,玩家可以重新体验那些珍贵的游戏经典,开发者也可以更好地维护和更新老游戏的兼容性,让游戏文化遗产得以延续。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
