OpenD2:重塑暗黑破坏神2的开源传奇
项目介绍
OpenD2 是一个致力于将经典游戏《暗黑破坏神2》(Diablo II)开源化的项目,基于GNU通用公共许可证发布。该项目的目标是通过完全重写游戏引擎,保留原版游戏文件和存档,实现对《暗黑破坏神2》的现代化改造。OpenD2不仅修复了原版游戏中的一些bug,还为玩家和开发者提供了更强大的自定义和扩展能力。

项目技术分析
技术栈
OpenD2的技术栈涵盖了多个关键组件,包括:
- 核心引擎(game.exe):负责窗口管理、文件系统、内存管理、日志管理、归档管理、网络通信、声音处理和渲染等功能。
- 公共代码(D2Common.dll):包含服务器端和客户端共同使用的例程,如地牢生成、技能逻辑、文本到二进制编译等。
- 服务器端(D2Game.dll):负责任务管理、AI逻辑等。
- 客户端(D2Client.dll):负责客户端逻辑,主要涉及菜单和精灵的绘制。
编译与运行
Windows
在Windows上编译OpenD2,只需CMake和Visual Studio 2017或更高版本。通过cmake-gui设置源目录和构建目录,即可在IDE中打开项目文件进行编译。
Linux
在Linux上编译需要安装libglew-dev、libglm-dev和libsdl2-dev等依赖库。使用以下命令进行编译:
mkdir build && cd build
cmake .. -DSDL2MAIN_LIBRARY=/usr/lib64/libSDL2.so
make
运行参数
OpenD2提供了丰富的运行参数,包括窗口模式、路径设置、硬件加速控制等,以满足不同用户的需求。
项目及技术应用场景
游戏修复与优化
OpenD2旨在修复原版游戏中的bug,同时保持与原版游戏体验的高度一致性。通过现代化的技术手段,OpenD2在性能上超越了Blizzard的原版游戏,无需复杂的兼容性设置或管理员权限即可运行。
跨平台支持
OpenD2支持Windows、Linux和Mac操作系统,无需模拟器(如Wine)即可在不同平台上运行,为玩家提供了极大的便利。
模组开发
OpenD2为模组开发者提供了强大的基础。过去,模组开发依赖于逆向工程和内存补丁,而OpenD2的开源特性使得开发者可以直接修改游戏代码,实现更高级的功能和创意。
项目特点
开源与自由
OpenD2基于GNU通用公共许可证发布,完全开源,允许用户自由使用、修改和分发。这不仅促进了社区的参与和贡献,还为游戏开发提供了新的可能性。
高度兼容
尽管OpenD2是重写的引擎,但它保留了原版游戏的文件和存档格式,确保与原版游戏的兼容性。此外,OpenD2还计划支持与原版客户端的TCP/IP游戏兼容。
强大的自定义能力
OpenD2的设计允许核心组件之外的部分被模组替换,为玩家和开发者提供了极大的自定义空间。无论是修复bug、优化性能,还是添加新功能,OpenD2都能满足你的需求。
社区驱动
OpenD2鼓励社区参与,通过fork和提交pull request的方式,任何人都可以为项目贡献代码。这种开放的合作模式不仅加速了项目的开发,还增强了社区的凝聚力。
结语
OpenD2不仅是对经典游戏《暗黑破坏神2》的致敬,更是对其进行现代化改造的勇敢尝试。无论你是《暗黑破坏神2》的忠实粉丝,还是对游戏开发充满热情的开发者,OpenD2都值得你一试。加入我们,共同创造属于《暗黑破坏神2》的新传奇!
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