Xatlas-Three 项目启动与配置教程
2025-05-14 15:03:23作者:柏廷章Berta
1. 项目目录结构及介绍
Xatlas-Three 项目的目录结构如下所示:
xatlas-three/
├── examples/ # 示例文件夹,包含各种使用 Xatlas 的示例
├── src/ # 源代码文件夹
│ ├── index.js # 入口文件
│ ├── atlas.js # Xatlas 核心代码
│ └── ... # 其他源文件
├── assets/ # 资源文件夹,如纹理、模型等
├── build/ # 构建脚本和配置文件
│ ├── webpack.config.js # Webpack 配置文件
│ └── ... # 其他构建相关文件
├── doc/ # 文档文件夹,可能包含项目的文档和说明
├── package.json # 项目配置文件
├── README.md # 项目说明文件
└── ... # 其他可能存在的文件夹和文件
examples/:包含了使用 Xatlas 的各种示例代码,方便开发者了解和测试功能。src/:存放项目的所有源代码,包括 JavaScript 文件和相关的资源。assets/:用于存放项目所需的静态资源,如图片、音频、模型文件等。build/:包含了构建和打包项目的配置文件和脚本。doc/:存放项目相关的文档和指南。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件位于 src/index.js。这个文件是项目的入口点,通常会包含以下内容:
- 初始化 Xatlas 的核心模块。
- 配置和初始化渲染环境(如 Three.js)。
- 加载必要的资源文件。
- 设置场景、相机和光源。
- 添加 Xatlas 的处理逻辑。
- 渲染循环的设置。
以下是一个简单的启动文件示例:
import * as THREE from 'three';
import Xatlas from './atlas';
// 初始化 Three.js 场景
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 1000);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);
// 初始化 Xatlas
const atlas = new Xatlas();
// 加载资源并设置场景
loadResources().then(() => {
// 配置 Xatlas
atlas.configure(options);
// 渲染循环
function animate() {
requestAnimationFrame(animate);
atlas.update();
renderer.render(scene, camera);
}
animate();
});
function loadResources() {
// 加载资源逻辑
}
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于 build/webpack.config.js。这个文件用于配置 Webpack 的构建过程,包括模块解析、加载器、插件、输出设置等。
以下是一个基本的配置文件示例:
const path = require('path');
module.exports = {
entry: './src/index.js', // 入口文件
output: {
filename: 'bundle.js', // 输出文件名
path: path.resolve(__dirname, 'dist'), // 输出目录
},
module: {
rules: [
{
test: /\.js$/,
use: 'babel-loader', // 使用 Babel 加载 JavaScript 文件
},
{
test: /\.(glsl|frag|vert)$/,
use: 'glslify-loader', // 加载 GLSL 文件
},
// 其他加载器配置
],
},
plugins: [
// 插件配置
],
resolve: {
// 模块解析配置
},
};
这个配置文件定义了 Webpack 如何处理项目中的不同类型的文件,并指定了输出的位置和文件名。开发者可以根据项目的需要调整配置以满足特定的构建需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868