AssetRipper 1.1.10版本发布:Unity资源提取工具的重要更新
AssetRipper是一个开源的Unity资源提取工具,它能够从Unity游戏或应用程序中提取各种资源,包括模型、纹理、音频、场景等。这个工具对于游戏开发者、逆向工程师以及希望学习Unity资源结构的用户来说都非常有用。最新发布的1.1.10版本带来了一些重要的修复和改进。
核心更新内容
流式资源内容获取修复
本次更新修复了一个可能导致OverflowException
的问题,该问题出现在StreamedResourceExtensions.GetContent
方法中。这个修复确保了在处理大型流式资源时不会因为数据大小计算错误而引发异常,提高了工具的稳定性和可靠性。
纹理解码功能增强
1.1.10版本对纹理解码功能进行了重要改进,特别是针对Texture2DArray
和CubemapArray
类型的纹理。这些改进包括:
- 修复了纹理数组的解码逻辑,确保能够正确提取和转换这些特殊类型的纹理资源
- 优化了纹理数据处理的准确性,避免出现解码错误或数据损坏
- 提升了处理复杂纹理结构时的性能表现
依赖项更新
项目持续保持其依赖项的更新,本次版本包含了以下依赖库的升级:
- 将coverlet.collector从6.0.2升级到6.0.3版本,改进了代码覆盖率分析功能
- 将NUnit测试框架从4.3.1升级到4.3.2版本,增强了单元测试能力
多平台支持
AssetRipper 1.1.10版本继续提供全面的跨平台支持,发布了针对以下平台的构建版本:
- Windows平台:提供x64和ARM64架构版本
- Linux平台:支持x64和ARM64架构
- macOS平台:同时支持Intel(x64)和Apple Silicon(ARM64)处理器
这种广泛的支持确保了开发者可以在各种开发环境中使用AssetRipper进行Unity资源提取工作。
国际化支持
项目持续改进其国际化支持,本次更新包含了来自Weblate平台的翻译更新。这使得非英语用户能够更方便地使用AssetRipper,提高了工具的全球可用性。
技术价值分析
AssetRipper 1.1.10版本的更新虽然看似小规模,但包含了几个关键的技术改进:
- 稳定性提升:修复的溢出异常问题防止了在处理特定资源时工具崩溃的可能性
- 功能完整性:对纹理数组类型的支持使得工具能够处理更广泛的Unity资源类型
- 维护性增强:依赖项的定期更新确保了项目基础架构的安全性和现代性
对于需要进行Unity资源分析或提取的用户来说,这些改进意味着更可靠的工作流程和更全面的资源支持。特别是对于处理现代Unity项目中常见的复杂纹理结构的开发者,纹理解码的改进将直接提高工作效率。
AssetRipper作为一个开源工具,其持续的更新和改进展示了活跃的开发者社区和对产品质量的承诺,使其成为Unity资源处理领域的重要工具之一。
- 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~059CommonUtilLibrary
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。07GOT-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!C0381- 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









