探索未来物理引擎:VPhysics Jolt(Volt)

VPhysics Jolt(又称 Volt) 是一个革新的物理模拟解决方案,它旨在替代Source引擎的VPhysics系统,采用先进的Jolt Physics库。由Joshua Ashton和Josh Dowell共同开发,这个项目承诺提供前所未有的性能优化,支持数千个对象的同时模拟而不会拖慢游戏的帧率。
功能亮点
在我们的测试中,即使在处理大量移动物体时, Volt 的性能损失主要来自于客户端代码的更新和渲染,因为当物体离开玩家视野(PVS)时,它们仍会继续被模拟,但不再显示,从而实现高效资源管理。
以下是 Volt 相较于 VPhysics 和 Bullet VPhysics 在功能上的对比:
| 功能 | VPhysics | Volt (VPhysics Jolt) | Bullet VPhysics |
|---|---|---|---|
| 非绳索约束 | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 绳索约束 | ✔️ | ❌ | ❌ |
| 可破坏约束 | ✔️ | ❌ | ❌ |
| 运动控制器(Motors) | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 约束型电机(Constraint) | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 摆动器(Ragdolls) | ✔️ | (有小bug) | ✔️ |
| 触发器 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 物体碰撞回调 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 对象损害/破裂 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 流体事件 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 物理溅水效果 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 轮式车辆 | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 射线车辆(如Airboat) | ✔️ | ❌ | ~(不稳定) |
| NPC/门(阴影控制器) | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 保存/恢复支持 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 传送门支持 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 游戏特定对象碰撞回调支持 | ✔️ | ✔️ | ❌ |
| 冲突容错求解器 | ❌ | ✔️ | (无数据) |
| 支持成千上万对象不卡顿 | ❌ | ✔️ | ❌ |
| 多线程 | ❌ | ✔️ | ✔️(部分) |
应用场景与优势
无论是用于大型开放世界的沙盒游戏,还是复杂的物理模拟实验,或是高度定制化的多人在线游戏,Volt 都能表现出其强大之处。例如,在 Portal 2: Desolation 和 Prelude: Online 这样的项目中已经成功应用了 Volt。它的高效率意味着开发者可以创建更复杂的物理环境,给玩家带来更加真实的游戏体验。
例如,想象一下在一个充满动态物体的大型仓库环境中,玩家可以自由地推动物品,感受每一个物体真实的重量和惯性。或者,在多人合作游戏中,玩家可以一起建造复杂的机器或结构,所有元素都将实时响应并相互影响。
开发与下载
虽然构建过程需要一定的SDK知识,但 Volt 提供了详细的构建指南,适合对源码编译有一定了解的开发者。您可以在GitHub Release 页面找到适用于Garry's Mod和Source SDK 2013的预编译版本,以及针对每个提交的开发构建。
观看演示视频
在YouTube上,您可以找到一系列展示 Volt 引擎特性的视频,从大量的水果和垃圾箱互动到复杂机械的构建,再到物理模拟的链子,这些都展示了 Volt 引擎的强大性能和潜力。
我们期待着开发者和玩家们发现更多利用 Volt 实现的创新应用,共同推动游戏物理模拟的新边界。
结语
无论您是游戏开发者寻求更高的物理引擎效能,还是玩家追求更真实的交互体验,VPhysics Jolt(Volt)都是一个值得尝试的开源项目。让我们一起探索 Volt 带来的无限可能,开启新的物理世界冒险吧!
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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