Proteus Template 6.2:开启您的VR开发之旅
在虚拟现实的世界中,Proteus Template 6.2提供了一个强大且灵活的起点,让开发者无论是新手还是专家都能轻松构建单人或多人VR应用。这个开源项目自2016年起就以其创新功能引领潮流,并在不断地更新迭代中保持着与最新技术的同步。
项目介绍
Proteus Template 6.2是一个专为Unreal Engine设计的VR模板,它支持Oculus Rift, Quest和Go设备,同时也兼容SteamVR。它引入了Oculus Avatars,内置语音在线交互(仅限Oculus Home),并拥有一系列充分利用Oculus功能的特色特性。此外,即使您对C++不熟悉,也可以通过蓝图系统来实现大部分功能,因为大多数核心功能都已预配置为蓝本形式。
项目技术分析
该项目采用Unreal Engine 4.22.3,并且与最新的Oculus插件保持兼容,包括1.39版的Oculus Platform SDK和Avatar SDK。这些使得项目能够利用高效的渲染技术如FFR(动态分辨率渲染)、MultiView以及 Vulkan API。此外,版本6.2新增了“Ghost”功能,允许用户在游戏世界中自由地出现和消失。
应用场景
借助Proteus Template 6.2,您可以迅速搭建起一个基础框架,从而专注到游戏逻辑和交互体验的设计上。它适用于各种类型的应用,从简单的VR体验到复杂的游戏世界,甚至多玩家协作环境。尤其是对于需要多人合作和社交互动的VR应用,它的网络同步和语音通讯功能将大大提升用户体验。
项目特点
- 跨平台兼容性:不仅支持Oculus Rift系列,还支持SteamVR,适应广泛的硬件环境。
- 易用性:即便没有深厚的编程背景,也可以快速上手,适合初学者。
- 全面的功能:内置Oculus Avatars和语音聊天,增加沉浸感和社交元素。
- 灵活性:选择你需要的功能,基于提供的模板创建或修改你的虚拟角色。
要了解更多详细信息和安装指南,记得阅读随包附带的PDF文件哦!
下载地址:https://github.com/ProteusVRpublic/ProteusTemplate
论坛讨论:https://forums.unrealengine.com/development-discussion/vr-ar-development/106631-single-multiplayer-touch-vive-proteus-blueprint-only-template
现在,是时候拥抱Proteus Template 6.2,解锁你的VR创意,构建属于自己的精彩世界了!
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-1.5暂无简介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
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
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