GASDocumentation项目:UE5.3中AttributeSet生成问题的分析与解决
在Unreal Engine 5.3版本中使用Gameplay Ability System(GAS)时,开发者可能会遇到一个AttributeSet生成相关的技术问题。这个问题表现为当尝试创建并使用AttributeSet的蓝图派生类时,系统无法正确生成AttributeSet对象,导致程序崩溃。
问题现象
当开发者将AttributeSet创建在PlayerState中并分配给PlayerCharacter时,如果尝试将其作为蓝图派生类使用,AttributeSet无法被正确创建。这与GASDocumentation文档中提到的9.4节内容相似,但实际上是不同的技术问题。
问题根源分析
经过深入调查,发现问题可能与UE5.3版本中对TObjectPtr的处理方式改变有关。TObjectPtr是Unreal Engine引入的一种智能指针类型,旨在提供更安全的对象引用管理。然而在UE5.3版本中,当使用TObjectPtr声明AttributeSet和AbilitySystemComponent成员变量时,系统在创建蓝图派生类时无法正确初始化这些对象,导致崩溃。
解决方案
解决这个问题的有效方法是将TObjectPtr替换为传统的原始指针(Raw Pointer)。具体修改方式如下:
修改前代码:
UPROPERTY(VisibleAnywhere)
TObjectPtr<UPBAbilitySystemComponent> AbilitySystemComponent;
UPROPERTY()
TObjectPtr<UAttributeSet> AttributeSet;
修改后代码:
UPROPERTY(VisibleAnywhere)
UPBAbilitySystemComponent* AbilitySystemComponent;
UPROPERTY()
UAttributeSet* AttributeSet;
技术背景
-
TObjectPtr的作用:TObjectPtr是UE引入的一种特殊指针类型,主要用于在编辑器环境下提供更安全的对象引用。它包含了额外的信息来帮助编辑器跟踪对象引用。
-
UE5.3的变化:在UE5.3中,引擎对TObjectPtr的处理逻辑可能发生了变化,导致在某些特定场景下(如蓝图派生类创建时)无法正确初始化这些成员变量。
-
原始指针的可靠性:虽然现代C++推荐使用智能指针,但在Unreal Engine的反射系统中,原始指针仍然是最可靠的选择之一,特别是在处理UObject派生类时。
最佳实践建议
-
在UE5.3中使用GAS时,建议暂时使用原始指针声明AbilitySystemComponent和AttributeSet成员变量。
-
如果必须使用TObjectPtr,需要仔细测试蓝图派生类的创建和使用过程,确保没有初始化问题。
-
关注Unreal Engine的官方更新,这个问题可能会在后续版本中得到修复。
-
在团队开发中,建议统一指针使用规范,避免混合使用TObjectPtr和原始指针导致代码风格不一致。
总结
这个问题的出现提醒我们,在引擎版本升级时,即使是看似微小的底层变化也可能影响到核心系统的行为。作为开发者,我们需要保持对引擎变化的敏感性,同时掌握多种解决方案以应对可能出现的技术挑战。在UE5.3中使用GAS时,暂时采用原始指针声明AttributeSet相关成员是一个经过验证的可靠方案。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00