【亲测免费】 Cemu 模拟器安装与使用指南
2026-01-17 09:18:01作者:俞予舒Fleming
目录结构及介绍
在克隆或下载了 https://github.com/hugsy/cemu.git 这个仓库之后,你可以看到以下主要目录:
- src/: 此目录包含了模拟器的主要源代码。每一个子目录代表了特定的功能模块或者组件,比如音频处理、图形渲染、系统模拟等。
- dependencies/: 包含了构建模拟器所需的外部库或依赖项。这些可能是用于实现某些功能的核心库。
- build/: 这个目录是用于存放编译过程中的中间文件以及最终的可执行文件。通常情况下,在进行构建操作时会被自动生成。
- docs/: 可能存在文档、说明文件或者其他帮助文件的地方。不过在Cemu的项目中可能不会特别详细,更多文档可以参考官网(如果有)。
启动文件介绍
Cemu 的启动文件通常是位于 build 或者 bin 目录下的可执行文件。对于Windows平台,它可能是 Cemu.exe;而对于Linux或是MacOS,则有可能是 ./Cemu 或者 Cemu.app 形式的二进制程序。
值得注意的是,Cemu作为一个便携式应用程序,在Windows上不需要任何额外的安装步骤即可运行——只需要从下载位置解压缩至一个安全的位置。
如何运行
Windows:
- 确保已经解压并放置到了适当的位置。
- 打开
build或bin目录(取决于编译设置)找到Cemu.exe文件。 - 双击
Cemu.exe来启动模拟器。
Linux/MacOS:
-
对于Linux用户,你需要确保你的系统支持OpenGL 4.5 或 Vulkan 1.2。
-
在终端中导航到相应的目录,然后输入
./Cemu来运行。 -
MacOS 用户需要注意目前版本是实验性的,可能会遇到不稳定的情况。
配置文件介绍
Cemu 使用多种配置文件来保存用户的偏好设置、游戏兼容性数据和其他个性化选项。主要包括:
- User.cfg: 存储全局的用户偏好设定如界面语言、显示模式、控制器布局等等。
- GameList.xml: 此文件记录了所有添加的游戏列表及其具体设置。
- GFX.ini/GFX_NV.ini/GFX_AMD.ini: 分别针对不同的显卡类型(通用、NVIDIA、AMD),存储有关图形输出和优化的具体参数。
- Sound.ini: 负责音频设备的选择、音量控制等声音相关设置。
以上配置文件大多可以在 Cemu 的主目录下找到,它们允许用户对模拟体验进行微调以适应个人需求和硬件能力。
请注意,具体的目录结构和文件名可能会随时间变化和版本更新而有所不同,上述描述基于常见情况和项目的一般架构。如果你在使用过程中发现有出入,建议访问Cemu的官方文档或社区论坛获取最新的指导信息。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
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
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
745
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134