如何使用Raw Accel:终极鼠标加速驱动配置指南
2026-02-05 04:39:30作者:龚格成
Raw Accel是一款适用于Windows 10和Windows 11的x86-64内核级鼠标加速驱动,能够在原始输入流中实现精准的鼠标加速控制。该项目最初作为InterAccel的替代品开发,现已扩展出更多加速类型、图表可视化和实用功能,为游戏玩家和专业用户提供更流畅的鼠标输入体验。
🚀 为什么选择Raw Accel?核心优势解析
✅ 反作弊系统友好设计
Raw Accel驱动经过签名认证并运行在系统空间,仅通过恒定公式修改鼠标输入数据,同时在设置变更时添加一秒延迟以防止滥用,确保与主流反作弊系统兼容。
📊 多样化加速曲线类型
提供多种预设加速算法满足不同场景需求,包括:
- Classic(经典):传统鼠标加速曲线
- Natural(自然):模拟真实物理运动的平滑加速
- Power(幂次):可调节指数的非线性加速
- Synchronous(同步):基于运动向量的同步加速

图1:Raw Accel自然加速曲线效果展示,呈现平滑渐进的鼠标移动响应
⚡ 快速安装指南:3步完成部署
准备工作
确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows 10/11(64位)
- 管理员权限:安装驱动必需
- 网络连接:用于获取项目文件
1️⃣ 获取项目源码
通过以下命令克隆仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rawaccel
2️⃣ 安装驱动程序
进入项目目录后,运行安装程序:
cd rawaccel/installer
# 运行安装程序(通常为.exe文件)
按照安装向导提示完成驱动安装,期间可能需要确认系统兼容性警告。
3️⃣ 启动配置工具
安装完成后,从以下路径启动GUI配置程序:
rawaccel/wrapper/
首次启动时系统可能提示用户账户控制授权,请允许程序运行。
🎛️ 配置教程:打造专属鼠标加速方案
认识配置界面
Raw Accel提供直观的图形化配置工具(grapher/),主要包含:
- 加速类型选择器
- 灵敏度调节滑块
- 实时曲线预览窗口
- 高级参数设置面板

图2:Raw Accel配置界面展示,包含加速类型选择和实时预览功能
常用加速类型设置
📈 Classic(经典加速)
适合习惯传统Windows鼠标加速的用户:
- 在左侧布局选择器中点击「Classic Layout」
- 调整「Acceleration」滑块设置强度(建议初始值:1.0-2.0)
- 设置「Cap」参数限制最大加速度
🌿 Natural(自然加速)
模拟真实物理运动的平滑加速曲线:
- 选择「Natural Layout」布局
- 调节「Gain」值控制加速增益(推荐值:0.5-1.5)
- 启用「Gain XY」可分别设置X/Y轴参数

图3:Natural模式下的增益调节界面,支持XY轴独立设置
🔄 Synchronous(同步加速)
基于运动向量的高级同步加速算法:
- 选择「Synchronous Layout」
- 设置「Base」基础值和「Multiplier」倍率
- 勾选「Anisotropy」启用各向异性调节
❓ 常见问题解决(FAQ)
驱动安装失败怎么办?
- 确保以管理员身份运行安装程序
- 检查系统是否开启Secure Boot(可能需要暂时禁用)
- 查看Windows事件日志获取详细错误信息
配置不生效如何排查?
- 确认配置后点击「Apply」按钮保存设置
- 检查任务管理器中是否有Raw Accel服务进程运行
- 尝试重启计算机后重新应用配置
更多常见问题解答请参考官方文档:doc/FAQ.md
📚 进阶资源
官方指南
完整使用手册:doc/Guide.md
源码结构
通过以上步骤,您可以快速部署并定制Raw Accel鼠标加速驱动,无论是竞技游戏还是专业设计工作,都能获得精准可控的鼠标输入体验。如有更多疑问,欢迎参与项目社区讨论或查阅官方文档获取帮助。
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!Kotlin07
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
热门内容推荐
最新内容推荐
5分钟掌握ImageSharp色彩矩阵变换:图像色调调整的终极指南3分钟解决Cursor试用限制:go-cursor-help工具全攻略Transmission数据库迁移工具:转移种子状态到新设备如何在VMware上安装macOS?解锁神器Unlocker完整使用指南如何为so-vits-svc项目贡献代码:从提交Issue到创建PR的完整指南Label Studio数据处理管道设计:ETL流程与标注前预处理终极指南突破拖拽限制:React Draggable社区扩展与实战指南如何快速安装 JSON Formatter:让 JSON 数据阅读更轻松的终极指南Element UI表格数据地图:Table地理数据可视化如何快速去除视频水印?免费开源神器「Video Watermark Remover」一键搞定!
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
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++
878
586
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
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
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
12
1
🎉 (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
1.33 K
748
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
985
246