Iris着色器项目中mc_midTexCoord在核心配置下的补丁问题解析
2025-06-24 21:25:04作者:滑思眉Philip
在Iris着色器项目的1.7.3版本中,存在一个关于mc_midTexCoord变量处理的兼容性问题。这个问题主要影响使用核心配置(Core Profile)的着色器,导致纹理坐标计算出现异常。
问题本质
在兼容性配置(Compatibility Profile)下,Iris会自动对mc_midTexCoord变量进行补丁处理,将其转换为正确的值范围。具体转换代码如下:
vec4 iris_MidTex = vec4(mc_midTexCoord.xy * 3.0517578E-5f, 0.0f, 1.0f);
然而,在核心配置下,这个补丁处理被遗漏了,导致mc_midTexCoord的值比预期大了32768倍。这种差异会导致纹理采样位置错误,进而影响渲染效果。
技术背景
mc_midTexCoord是Minecraft着色器中用于表示中间纹理坐标的变量。在理想情况下,纹理坐标应该在[0,1]范围内。但在实际实现中,Minecraft有时会使用整数坐标表示,需要进行适当的缩放转换。
3.0517578E-5f这个魔数实际上是1/32768的近似值,用于将原始的整数坐标规范化为浮点数范围。这个转换对于确保纹理正确采样至关重要。
影响范围
该问题影响:
- 使用核心配置的着色器
- 依赖mc_midTexCoord进行纹理采样的渲染效果
- 所有使用Iris 1.7.3版本的Minecraft 1.20.6及以上版本
解决方案
根据项目维护者的回复,这个问题已经在Iris 1.8版本中得到修复。升级到最新版本即可解决此问题。
对于暂时无法升级的用户,可以手动在着色器代码中添加类似的转换逻辑,确保mc_midTexCoord的值被正确规范化。
最佳实践
- 定期检查并更新Iris着色器版本
- 在开发自定义着色器时,明确指定所需的配置类型
- 对于关键纹理采样操作,添加适当的数值范围检查
- 在不同配置环境下充分测试着色器效果
这个问题提醒我们,在图形编程中,数值范围的正确处理至关重要,特别是在不同渲染配置下,需要确保一致的数值处理逻辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147