obs-studio-portable 的安装和配置教程
2025-05-07 14:38:16作者:霍妲思
1. 项目基础介绍和主要编程语言
obs-studio-portable 是一个开源项目,它是著名的开源直播和屏幕录制软件OBS Studio的便携版。这个项目允许用户在没有管理员权限的情况下,在U盘或其他可移动存储设备上运行OBS Studio,方便在不同计算机之间携带和使用。该项目主要使用C++进行开发,同时包含了部分C语言、Python和Lua代码。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目基于OBS Studio,使用了一系列的技术和框架,包括但不限于:
- 图形渲染: 使用DirectX和OpenGL进行视频渲染和捕获。
- 音频处理: 支持多种音频处理技术,包括音频混音、降噪等。
- 插件系统: 支持插件扩展,包括各种输入、输出和编码插件。
- 界面: 使用Qt框架构建图形用户界面。
- 跨平台: 虽然本项目主要是面向Windows系统,但OBS Studio本身支持Windows、macOS和Linux系统。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows 7 或更高版本。
- 硬件:至少双核处理器,支持DirectX或OpenGL。
- 存储空间:至少1GB的可用存储空间。
安装步骤
-
下载源代码
从您的计算机上访问GitHub,并使用Git克隆或下载ZIP文件的方式获取obs-studio-portable的源代码。git clone https://github.com/ublue-os/obs-studio-portable.git或者下载ZIP文件并解压。
-
安装依赖
在Windows系统上,您可能需要安装Visual Studio C++ Build Tools以及Python和Qt环境的相应版本。 -
编译项目
打开命令提示符或PowerShell,导航到源代码目录,并运行构建脚本。.\build.bat这个脚本会自动编译OBS Studio便携版。
-
运行程序
编译完成后,在build目录下会生成一个便携版的OBS Studio程序。运行该程序,进行必要的设置。 -
配置便携版
- 运行程序后,您可以通过界面进行常规的配置,如设置推流服务、视频和音频选项等。
- 如果需要将设置保存为默认,以便在不同的计算机上使用相同的配置,请确保在程序的主菜单中选择“保存设置”。
通过以上步骤,您应该可以成功安装并配置obs-studio-portable。如果您在安装过程中遇到任何问题,请参考项目的README文件或者搜索相关社区帮助解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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
9
1