React Native Filament 1.6.0 版本发布:天空盒与形变动画重磅升级
React Native Filament 是一个基于 Google Filament 引擎的高性能 3D 渲染库,专为 React Native 平台设计。它为移动端应用提供了强大的 3D 渲染能力,让开发者能够在 React Native 应用中实现媲美原生性能的 3D 视觉效果。最新发布的 1.6.0 版本带来了两项重要功能更新和多项稳定性改进。
核心功能升级
天空盒纹理支持
1.6.0 版本中新增了天空盒(Skybox)纹理支持,这是 3D 场景中创建逼真环境的重要功能。天空盒本质上是一个包裹整个场景的立方体贴图,为 3D 对象提供环境光照和反射参考。
开发者现在可以通过简单的 API 调用为场景设置天空盒纹理,这将显著提升场景的真实感。天空盒不仅作为背景存在,还会影响场景中物体的环境光照和反射效果,使金属和反光材质看起来更加真实。
实现上,引擎内部优化了天空盒的渲染管线,确保在移动设备上也能高效运行,不会对性能造成显著影响。开发者可以自由选择 HDR 或普通纹理作为天空盒源,以适应不同画质需求。
形变动画(Morph Targets)支持
另一个重磅功能是形变动画(Morph Targets)的支持。形变动画是 3D 动画中的高级技术,允许模型在不同形状之间平滑过渡,常用于面部表情、肌肉运动等精细动画效果。
在 1.6.0 版本中,React Native Filament 完整支持了形变动画的导入和播放。开发者可以在专业 3D 建模软件中创建带有形变目标的模型,然后直接在 React Native 应用中控制这些形变的权重,实现平滑的变形效果。
这项功能的加入大大扩展了应用场景,特别是在需要高表现力角色动画的应用中,如游戏、虚拟形象等。引擎内部对形变动画数据进行了高效压缩和优化,确保即使在低端设备上也能流畅运行。
稳定性与兼容性改进
Android 发布模式资源处理优化
针对 Android 平台,1.6.0 版本修复了发布模式下资源加载的问题。在之前的版本中,某些情况下发布模式构建的应用可能无法正确加载 3D 模型和纹理资源。新版本优化了资源打包和加载机制,确保在各种构建配置下都能可靠工作。
React Native 0.76 兼容性
随着 React Native 生态的不断发展,1.6.0 版本特别针对 RN 0.76 进行了兼容性适配。这包括对最新版 React Native 架构调整的适配,以及与新版本 JavaScript 引擎的兼容性优化,确保开发者可以平滑升级到最新的 React Native 版本。
构建系统简化
项目构建系统也进行了优化,特别是对 rn-worklets-core 依赖的配置进行了简化。这使得项目初始化和构建过程更加顺畅,减少了环境配置的复杂度,特别是对于新接触项目的开发者更加友好。
总结
React Native Filament 1.6.0 版本通过引入天空盒和形变动画这两项专业级 3D 功能,进一步缩小了移动端与高端 3D 渲染之间的差距。同时,多项稳定性改进使这个本就性能优异的 3D 解决方案更加可靠。
对于需要在 React Native 应用中集成高质量 3D 内容的开发者来说,1.6.0 版本无疑提供了更强大的工具集和更稳定的基础。无论是创建沉浸式的 3D 环境,还是实现复杂的角色动画,新版本都能提供出色的支持。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00