glTF-Shell-Extensions 的安装和配置教程
2025-05-21 02:08:05作者:余洋婵Anita
项目基础介绍
glTF-Shell-Extensions 是一个针对 Microsoft Windows 系统的开源项目,它提供了一系列 shell 扩展,允许用户通过右键菜单直接对 glTF 文件进行打包成 glb 格式,或解包回 glTF 格式。glTF (GL Transmission Format) 是一种用于传输和存储 3D 模型的格式,而 glb 是 glTF 的二进制版本,具有更紧凑的文件大小和更快的解析速度。
该项目主要使用 C# 和 C++ 编程语言开发。
项目使用的关键技术和框架
- Windows Shell Extensions: 这是项目实现的核心技术,允许开发者扩展 Windows 资源管理器的右键菜单功能。
- .NET Framework: 项目使用 .NET Framework 来开发 C# 部分,这是一个广泛使用的开发框架,支持多种编程语言。
- C++: 用于开发与系统底层交互的部分,例如文件操作和格式转换。
准备工作和安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Microsoft Windows(支持版本请参考项目文档)。
- 开发环境:安装有 Visual Studio 或其他支持 C# 和 C++ 开发的 IDE。
- Windows Store:确保您的系统中可以访问 Windows Store,因为项目的安装可能需要从中下载。
安装步骤
-
下载项目源码 从 GitHub 上克隆或下载 glTF-Shell-Extensions 的源码到本地计算机。
-
编译项目 使用 Visual Studio 打开项目,并确保所有的依赖库都已经正确安装。然后编译项目,生成可执行文件。
-
安装 Shell 扩展 根据项目文档中的指导,运行相应的安装脚本或命令,将 Shell 扩展安装到您的系统中。
-
验证安装 打开 Windows 资源管理器,右键点击一个 .gltf 文件,检查是否出现了 "Pack to Binary glTF" 和 "Unpack to glTF" 的选项。如果出现,说明安装成功。
-
使用扩展 要打包 .gltf 文件,右键点击文件并选择 "Pack to Binary glTF",然后指定新文件的名称。要解包 .glb 文件,右键点击文件并选择 "Unpack to glTF",然后指定解包的目标文件夹。
以上步骤为 glTF-Shell-Extensions 的基础安装和配置指南,按照这些步骤,即使是编程新手也可以顺利完成安装并开始使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (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
1.13 K
631
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100