AssetRipper 1.1.13版本发布:Unity资源逆向工程工具的重要更新
项目概述
AssetRipper是一款开源的Unity资源逆向工程工具,它能够从Unity编译后的资源文件中提取原始资产,包括模型、纹理、音频、脚本等。这款工具对于游戏开发者、逆向工程师以及希望从Unity项目中提取资源的用户来说非常有用。最新发布的1.1.13版本带来了一系列改进和修复,进一步提升了工具的稳定性和功能性。
核心更新内容
性能优化与基础架构改进
-
类型树反序列化性能提升:通过优化类型树的反序列化过程,显著提高了处理大型Unity项目时的效率。类型树是Unity内部用于描述资产数据结构的重要机制,这一优化对于处理复杂项目尤为重要。
-
包依赖更新:项目更新了多个关键依赖包,包括System.Text.Json升级至9.0.2版本,ZstdSharp.Port升级至0.8.5版本等。这些更新不仅带来了性能改进,还修复了潜在的安全问题。
-
内存管理优化:移除了传统的预制体轮廓处理机制,简化了代码结构,减少了内存占用。
资源导出功能增强
-
照明数据导出改进:新版本对Unity场景中的照明数据导出进行了优化,确保光照贴图等照明相关信息能够更准确地被提取和重建。
-
整数数组的十六进制表示:现在导出整数数组时会默认使用十六进制格式,这对于分析内存布局或特定数值模式更加方便。
-
默认样式项目导出:在反编译脚本时,现在会自动导出默认样式项目,为代码重构和分析提供了更好的起点。
兼容性与错误修复
-
UnityEngine.UI.dll正确处理:修复了UnityEngine.UI.dll导出问题,确保UI相关资源能够正确提取。
-
空通道处理:在ConvertChannelsToStreams方法中增加了对空通道的健壮性处理,避免了潜在的崩溃问题。
-
GlbNavMeshExporter空引用修复:针对Unity 5之前的版本,修复了GlbNavMeshExporter中可能导致空引用异常的问题。
-
照明数据崩溃修复:解决了特定情况下处理照明数据时可能发生的崩溃问题。
脚本处理改进
-
Il2Cpp显式接口覆盖恢复:增强了Il2Cpp编译模式下显式接口实现的恢复能力,提高了反编译代码的准确性。
-
Mono显式属性实现修复:修正了Mono编译模式下显式属性实现的反编译问题。
-
UnityEngine.PropertyName属性处理:新增了对UnityEngine.PropertyName类型的支持,完善了属性系统的逆向工程能力。
技术实现细节
AssetRipper 1.1.13在底层实现上采用了更高效的二进制处理策略。特别是在处理Unity的Bundle文件时,现在会自动进行必要的对齐操作,确保读取元数据时的正确性。这种改进对于处理某些特殊打包格式的Unity项目尤为重要。
在脚本反编译方面,工具现在能够更好地处理各种复杂的继承和接口实现关系,包括显式接口成员实现等高级语言特性。这使得生成的源代码更接近原始实现,提高了可读性和可用性。
跨平台支持
AssetRipper继续保持了对多平台的全面支持,包括:
- Windows (x64和arm64架构)
- Linux (x64和arm64架构)
- macOS (Intel和Apple Silicon)
每个平台都有专门的构建版本,确保在各种环境下都能获得最佳性能。
总结
AssetRipper 1.1.13版本通过多项性能优化、功能增强和错误修复,进一步巩固了其作为Unity资源逆向工程首选工具的地位。无论是对于希望从商业游戏中提取资源的研究人员,还是需要恢复丢失源代码的开发者,这个版本都提供了更可靠、更高效的解决方案。特别是对Il2Cpp和Mono两种编译模式下的脚本处理改进,使得反编译结果的质量得到了显著提升。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~045CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0301- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









