[UnityLive2DExtractor]使用指南:Live2D资源提取完全掌握
2026-02-06 05:47:53作者:魏献源Searcher
一款专为从Unity资源打包文件(AssetBundle)中提取Live2D Cubism 3格式文件的实用工具,支持图形界面拖放与命令行两种操作方式,帮助开发者高效获取Live2D资源。
🔧 环境准备
环境检查清单
⏱️ 预计耗时:5分钟
本节要点:
• 确认操作系统为Windows(工具仅支持Windows环境)
• 安装.NET Framework 4.7.2或更高版本(运行时依赖)
• 获取UnityLive2DExtractor可执行文件
-
🔍 运行时环境安装
前往微软官方网站下载并安装.NET Framework 4.7.2(确保选择与操作系统匹配的版本) -
🔍 工具获取
通过以下命令克隆工具仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UnityLive2DExtractor
克隆完成后,在项目根目录中找到UnityLive2DExtractor.exe文件
🚀 快速上手
图形界面模式
⏱️ 预计耗时:2分钟
本节要点:
• 无需命令输入,通过拖放操作即可完成提取
• 输出目录自动生成在源文件同级目录
• 支持包含多层级Live2D文件的文件夹处理
-
🔍 文件准备
将包含Live2D资源的文件夹整理好(确保文件夹内包含Unity打包的资源文件) -
🔍 拖放提取
直接将准备好的文件夹拖拽到UnityLive2DExtractor.exe图标上,工具将自动:
- 创建
Live2DOutput目录(位于源文件夹同级) - 解析资源文件并提取Cubism 3格式内容
- 所有提取结果将保存在
Live2DOutput目录中
⚙️ 进阶操作
命令行使用详解
⏱️ 预计耗时:3分钟
本节要点:
• 支持自定义输出路径和日志级别
• 可集成到自动化工作流中
• 提供详细的错误信息便于调试
- 🔍 基础命令格式
打开命令提示符,导航到工具所在目录,执行:
UnityLive2DExtractor.exe [输入目录] [可选参数]
- 🔍 参数说明表
| 参数名称 | 必选 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| input-dir | 是 | 包含Live2D资源的文件夹路径 | C:\live2d_files |
| --output | 否 | 指定输出目录路径 | --output D:\extracted |
| --verbose | 否 | 显示详细提取过程 | --verbose |
| --overwrite | 否 | 覆盖已存在的输出文件 | --overwrite |
- 🔍 命令示例
提取D:\game_assets\live2d目录并指定输出到E:\projects\live2d_data:
UnityLive2DExtractor.exe D:\game_assets\live2d --output E:\projects\live2d_data
❓ 常见问题
故障排除
本节要点:
• 解决运行时错误的3种常见方案
• 输出文件不完整的排查步骤
• 权限问题的快速处理方法
-
🔍 "缺少.NET Framework"错误
症状:双击exe后提示"无法启动此应用程序"
解决方案:重新安装.NET Framework 4.7.2,确保安装过程无错误提示 -
🔍 提取文件为空
症状:输出目录生成但没有文件
排查步骤:
- 确认输入文件夹包含有效的Unity资源打包文件(.asset或.bundle扩展名)
- 检查源文件是否加密或使用了工具不支持的Unity版本
- 尝试使用
--verbose参数查看详细日志
- 🔍 权限被拒绝
症状:提取过程中出现"访问被拒绝"错误
解决方案:
- 将工具和源文件移动到非系统盘(如D盘)
- 右键
UnityLive2DExtractor.exe选择"以管理员身份运行" - 确保输出目录不存在只读属性
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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!Kotlin08
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.76 K
暂无简介
Dart
773
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
405
🎉 (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
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249