Create模组旋转物体着色异常问题分析与解决方案
2025-06-24 01:15:10作者:滑思眉Philip
问题现象
在Create模组6.0.2版本中,玩家报告了多个旋转机械部件出现异常着色现象。受影响的对象包括:
- 传动轴(shafts)
- 大小齿轮(cogs)
- 粉碎轮(crushing wheels)
- 大小水轮(water wheels)
- 创意马达的传动部件
- 机械压机等设备的旋转部件
这些旋转部件的颜色会完全改变,且颜色变化会"传染"到所有与之连接的部件上。值得注意的是,非旋转部分的模型仍保持正常着色。
技术分析
根据现象描述,可以判断这是典型的着色器(shader)处理异常问题。Create模组使用Flywheel引擎进行高性能渲染,其间接渲染模式(flywheel:indirect)在特定情况下可能出现以下问题:
- 顶点属性传递异常:旋转部件的顶点颜色属性在实例化渲染过程中可能被错误覆盖
- 材质系统冲突:动态旋转动画与静态材质着色之间的交互出现异常
- 缓冲区同步问题:GPU缓冲区中存储的颜色数据在更新旋转状态时未能正确同步
环境因素
问题报告显示的环境配置值得关注:
- 显卡:NVIDIA GeForce GTX 750 Ti(开普勒架构,较老型号)
- OpenGL版本:4.6.0
- 渲染后端:Flywheel间接渲染模式
- Java版本:Microsoft JDK 21.0.3
这些因素表明问题可能与特定硬件架构的驱动兼容性或OpenGL实现细节有关。
解决方案
开发者已在6.0.3版本中修复该问题。从技术角度看,可能的修复方向包括:
- 着色器代码优化:修正旋转动画与材质着色的交互逻辑
- 实例化渲染改进:确保顶点属性在实例化过程中正确传递
- 缓冲区管理增强:改进GPU缓冲区的更新和同步机制
用户建议
对于遇到类似问题的用户:
- 首先确保模组版本升级至6.0.3或更高
- 检查显卡驱动是否为最新版本
- 如问题仍存在,可尝试切换Flywheel渲染模式(如改为直接渲染)
- 在较老显卡上可适当降低图形设置
该案例展示了模组开发中图形渲染管线的复杂性,也体现了Create开发团队对问题响应的及时性。通过版本迭代快速解决特定硬件环境下的渲染异常,保证了模组在不同配置下的兼容性表现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492