引言:imgui_entt_entity_editor - 简单易用的EnTT实体编辑器
引言:imgui_entt_entity_editor - 简单易用的EnTT实体编辑器
在游戏开发和实时应用中,强大的实体组件系统(Entity Component System, ECS)如EnTT,往往需要一个直观的界面来帮助开发者快速创建和管理实体。imgui_entt_entity_editor正是这样的一个工具,它是一个轻量级的一键式EnTT实体编辑器,采用流行的ImGui库作为图形后端。
1、项目介绍
imgui_entt_entity_editor作为一个单文件模块,可以轻松集成到任何基于EnTT和ImGui的项目中。它提供了拖放功能,允许开发者直接在界面上操作实体及其组件。通过简单的API调用,您可以注册自定义组件,并立即在可视化编辑器中进行编辑。
2、项目技术分析
该编辑器利用了EnTT的高效ECS实现,以及ImGui的灵活界面构建机制。组件编辑器是基于模板的,这意味着您可以为自己的每个自定义组件编写特定的编辑函数,以控制如何在界面上显示和修改这些组件的数据。例如,对于位置和速度组件,你可以使用ImGui::DragFloat等函数提供滑块控件来调整值。
此外,项目对EnTT版本有良好的兼容性,针对不同的EnTT版本提供了专门的分支或标签,确保与你的项目无缝对接。
3、项目及技术应用场景
- 游戏开发:用于构建和测试游戏对象,例如角色、道具等。
- 实时模拟:在复杂的模拟环境中,动态地创建和调整实体状态。
- 原型设计:快速验证设计概念,展示实体间的关系。
- 教学示例:展示ECS工作原理,教授如何使用EnTT和ImGui。
4、项目特点
- 简单集成:只需一个源文件即可添加至项目,无需额外库或配置。
- 高度可定制:允许自定义组件编辑器,适应各种数据类型和交互逻辑。
- 拖放支持:实体间的移动和复制变得更加直观。
- 跨平台:依赖于ImGui库,可以在多种平台上运行。
- 多版本适配:对EnTT的不同版本提供了兼容性支持。
通过这个项目,您可以获得一个强大且易于扩展的实体编辑器,让您的开发过程更加高效。如果您正在寻找一种直观的方式来管理和调试EnTT中的实体,那么imgui_entt_entity_editor绝对值得尝试。赶紧将它加入到您的项目中,体验一下吧!
项目地址: https://github.com/Green-Sky/imgui_entt_entity_editor
演示代码: https://github.com/Green-Sky/imgui_entt_entity_editor_demo
在线预览: https://green-sky.github.io/imgui_entt_entity_editor_demo/
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