如何用ViGEmBus打造终极游戏控制器体验:免费驱动让你的设备秒变Xbox/PS手柄
你是否曾因心爱的游戏手柄不被电脑识别而烦恼?或者想在PC上体验PS4手柄的精准操作却苦于兼容性问题?今天要介绍的ViGEmBus——这款强大的Windows内核模式驱动,能让你的普通输入设备秒变专业游戏控制器,彻底释放你的游戏潜能!
🎮 什么是ViGEmBus?
ViGEmBus是一款免费开源的Windows内核驱动,它的核心功能是模拟市面上主流的USB游戏控制器,包括微软Xbox 360/One手柄和索尼DualShock 4控制器。与传统工具不同,它无需修改游戏代码或安装额外插件,就能让系统原生识别虚拟设备,就像连接了真实手柄一样丝滑。
✨ 为什么选择ViGEmBus?
- 100%原生兼容:基于微软Kernel-Mode Driver Framework开发,无需API钩子或代理DLL
- 跨设备支持:键盘、鼠标、第三方手柄等任意输入设备都能变身专业控制器
- 零延迟响应:内核级驱动架构确保输入信号直达游戏,操作无延迟
- 完全免费:遵循BSD-3-Clause开源协议,个人和商业使用均无限制
🚀 5大核心应用场景
1️⃣ 旧手柄复活计划
家里吃灰的杂牌手柄?插上电脑,通过ViGEmBus模拟成Xbox手柄,立刻支持Steam/Epic所有3A大作!
2️⃣ 手游模拟器神器
在BlueStacks等模拟器中使用键盘鼠标玩《原神》《崩坏:星穹铁道》?ViGEmBus让键鼠操作模拟手柄输入,瞄准更精准,连招更流畅!
3️⃣ 远程游戏畅玩
通过Parsec/Steam Link串流主机游戏时,用手机触控模拟PS4手柄,ViGEmBus确保操作延迟低于10ms
4️⃣ 游戏开发调试
独立游戏开发者可快速测试手柄适配逻辑,无需购买多款真实硬件
5️⃣ 无障碍游戏方案
为行动不便玩家定制专用操作设备,通过ViGEmBus映射为标准手柄信号
📥 超简单安装指南
系统要求
- Windows 10/11(64位)
- .NET Framework 4.8或更高版本
- 管理员权限
安装步骤
- 克隆仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViGEmBus - 运行安装程序:
进入setup目录,双击ViGEmBus_Setup.exe - 重启电脑:
驱动生效需重启系统,完成后在设备管理器中会显示"ViGEm Bus Driver"
⚙️ 常见问题解决
Q:设备管理器出现黄色感叹号?
A:需安装Windows驱动签名工具,具体步骤见项目drivers目录下的README文档
Q:支持Windows 7吗?
A:仅1.16版本支持,可在updates.txt中找到历史版本下载链接
Q:如何自定义按键映射?
A:需配合ViGEmClient SDK(位于sdk目录)开发自定义映射程序
🌟 为什么它值得推荐?
作为GitHub上拥有超10k星标的开源项目,ViGEmBus的稳定性和更新频率远超同类工具。开发者团队平均每月发布1-2次更新,及时适配最新Windows版本和游戏大作。无论是休闲玩家还是硬核开发者,这款驱动都能为你打开新世界的大门!
现在就下载ViGEmBus,让你的普通设备焕发新生,体验前所未有的游戏操控自由吧!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00