如何快速安装《Degrees of Lewdity》中文本地化版?完整指南与技巧
2026-02-05 04:29:07作者:仰钰奇
《Degrees of Lewdity》中文本地化版是由Eltirosto团队开发的文本冒险游戏授权中文社区版本,旨在为中文玩家提供原汁原味的游戏体验。本指南将帮助你轻松完成安装配置,开启精彩的游戏旅程。
📌 项目基础介绍:什么是《Degrees of Lewdity》中文本地化版?
《Degrees of Lewdity》是一款备受欢迎的文本冒险游戏,以其丰富的剧情分支和沉浸式体验著称。中文本地化版由社区团队精心翻译,完整保留原版游戏核心内容,让中文玩家无需语言障碍即可深入探索游戏世界。
✨ 本地化版本核心特点
- 完整翻译:100%覆盖游戏文本,包括剧情、道具、界面元素
- 兼容性强:支持Windows、macOS及安卓设备
- 持续更新:每月定期发布新版本,同步官方更新内容
- 安全可靠:仅通过官方渠道发布,杜绝恶意修改版本
🛠️ 本地化技术架构解析
中文本地化版采用模组化加载技术,通过专用Mod加载器实现文本替换,核心技术栈包括:
- JavaScript:游戏逻辑与界面交互实现
- HTML/CSS:构建跨平台游戏前端界面
- Mod加载器:高效管理本地化文本与资源包
这种架构确保了本地化内容与游戏本体的无缝融合,同时便于后续更新维护。
🚀 超简单安装配置步骤(附图文教程)
1️⃣ 准备工作
开始安装前,请确保你的设备满足以下条件:
- 已安装Git(用于克隆仓库)
- 已安装Node.js和npm(版本14+)
- 至少1GB可用存储空间
2️⃣ 获取游戏文件
打开终端,执行以下命令克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Degrees-of-Lewdity-Chinese-Localization
进入项目目录:
cd Degrees-of-Lewdity-Chinese-Localization
3️⃣ 安装依赖包
运行npm命令安装项目所需依赖:
npm install
4️⃣ 启动游戏
安装完成后,执行启动命令:
npm start
游戏将自动在默认浏览器中打开(推荐使用Chrome或Edge获得最佳体验)。
5️⃣ 配置Mod加载器
首次启动游戏后,需要完成以下配置:
- 点击屏幕左下角"Mod管理器"按钮(或使用快捷键
Alt+M) - 在"添加/移除Mod"区域,点击"选择文件"
- 选择下载的汉化包
ModI18N.mod.zip - 点击"添加旁加载Mod",等待提示"Success"
- 重复上述步骤添加图片包
GameOriginalImagePack.mod.zip - 点击界面顶部"重新载入"按钮完成配置
💡 常见问题解决指南
🔍 游戏无法启动怎么办?
- 检查Node.js版本是否过低(需14.x以上)
- 尝试删除
node_modules文件夹后重新执行npm install - 更换浏览器或使用兼容模式启动(添加
--polyfill参数)
🖼️ 图片资源不显示如何处理?
- 确认已正确加载
GameOriginalImagePack.mod.zip - 检查Mod管理器中是否启用"安全模式",如有请关闭
- 清除浏览器缓存后重新加载游戏
🔄 如何更新到最新版本?
- 移除旧版本汉化模组
- 重新克隆仓库或执行
git pull更新文件 - 下载最新版汉化包和图片包
- 按照安装步骤重新加载模组
📝 版本号解读:如何识别最新版本?
汉化版本号采用chs-x.y.z格式,例如chs-1.7.1a,其中:
- x:主版本号(游戏本体重大更新时递增)
- y:次版本号(每月定期更新时递增)
- z:修订号(问题修复时递增)
- 后缀:a(alpha)/b(beta)/r(release),表示完善程度
建议始终使用最新版本以获得最佳体验,版本信息可在游戏首页底部查看。
🚨 重要安全提示
- 官方渠道:仅从项目仓库获取游戏文件,避免第三方平台的修改版本
- 年龄限制:游戏内容包含成人元素,未满18岁请勿下载
- 版权说明:本项目仅供学习交流,下载后请于24小时内删除
- 问题反馈:遇到问题请通过项目issue系统提交,附详细截图和版本信息
🙏 致谢名单
中文本地化项目的成功离不开以下贡献者的支持:
- 翻译团队:Eltirosto、Vrelnir等核心成员
- 技术支持:Mod加载器开发团队
- 社区测试:所有参与内测的玩家
完整致谢名单可查看项目根目录下的CREDITS.md文件。
📌 总结:开启你的本地化游戏之旅
通过本指南,你已掌握《Degrees of Lewdity》中文本地化版的完整安装流程。无论是首次接触还是资深玩家,都能通过这个版本获得流畅的中文游戏体验。
如果在使用过程中遇到任何问题,欢迎通过项目issue系统反馈,或加入官方Discord社区获取实时支持。祝大家游戏愉快!
提示:项目每月1日定期更新,记得关注最新版本发布信息哦!
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!Kotlin08
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
Python小说下载神器:一键获取番茄小说完整内容如何用md2pptx快速将Markdown文档转换为专业PPT演示文稿 📊京东评价自动化工具:用Python脚本解放双手的高效助手三步掌握Payload-Dumper-Android:革新性OTA提取工具的核心价值定位终极Obsidian模板配置指南:10个技巧打造高效个人知识库终极指南:5步解锁Rockchip RK3588全部潜力,快速上手Ubuntu 22.04操作系统WebPlotDigitizer 安装配置指南:从图像中提取数据的开源工具终极FDS入门指南:5步掌握火灾动力学模拟技巧高效获取无损音乐:跨平台FLAC音乐下载工具全解析终极指南:5步复现Spring Boot高危漏洞CVE-2016-1000027
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
528
3.73 K
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
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
353
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++
884
590
暂无简介
Dart
769
191
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
114
139
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
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
986
246


