Godot-Jolt物理引擎扩展v0.15.0版本深度解析
Godot-Jolt是一个为Godot游戏引擎提供Jolt物理引擎支持的扩展项目。Jolt是一个高性能的物理引擎,由知名游戏系列的开发者创建,以其稳定性和性能著称。这个扩展让Godot开发者能够在项目中利用Jolt物理引擎的强大功能。
版本兼容性与重要变更
本次发布的v0.15.0-stable版本仅支持Godot 4.3和4.4版本。值得注意的是,从Godot 4.4开始,Jolt物理引擎已经被集成到Godot核心中,这意味着对于使用Godot 4.4的用户来说,大多数情况下不再需要单独安装这个扩展。
在项目设置中,用户可以选择"Jolt Physics"作为3D物理引擎来使用内置集成。但如果需要使用替代关节(如JoltHingeJoint3D等),则仍需安装此扩展,并在项目设置中选择"Jolt Physics (Extension)"。
主要技术变更点
命名空间调整
为了避免与Godot 4.4内置的Jolt模块产生冲突,开发团队对多个关键组件进行了重命名:
- 物理引擎注册名称从"JoltPhysics3D"改为"Jolt Physics (Extension)"
- 项目设置路径从
physics/jolt_3d/*迁移到physics/jolt_physics_extension_3d/* JoltPhysicsServer3D类名变更为JoltPhysicsServer3DExtension
这些变更确保了扩展版与内置版能够和平共存,为用户提供了更清晰的选择。
碰撞检测优化
本版本对"Use Enhanced Internal Edge Detection"(使用增强的内部边缘检测)功能进行了重要改进,将其细分为三个独立设置:
- 刚体碰撞上下文(原设置)
- 运动学方法上下文(新增)
- 形状查询上下文(新增)
这种细分使得开发者可以更精确地控制不同物理场景下的边缘检测行为,优化性能与精确度的平衡。
物理特性修正
开发团队修复了几个关键物理特性问题:
- 修正了使用ConvexPolygonShape3D或偏移形状的物体自定义惯性张量应用不正确的问题
- 修复了在启用增强边缘检测时,形状查询与多个物体重叠时的异常行为
- 解决了Generic6DOFJoint3D关节弹簧刚度失效的问题
- 完善了RigidBody3D阻尼模式变更后的阻尼计算更新机制
- 修复了Area3D阻尼属性变更时对重叠物体影响更新的问题
技术细节与优化
系统兼容性调整
Linux平台的最低glibc要求从2.31提升至2.35,这意味着最低支持的Ubuntu版本从20.04升级到22.04。这一变更使得扩展能够利用更新的系统特性,同时保持与现代Linux发行版的兼容性。
双精度支持
发布包中包含了*_double版本,专为Godot的双精度构建设计。需要注意的是,官方Godot构建使用的是单精度,普通用户应使用标准版本。
开发者建议
对于新项目,建议直接使用Godot 4.4内置的Jolt物理引擎,除非项目确实需要扩展提供的特殊关节类型。对于现有项目升级,需要注意项目设置路径和物理引擎名称的变更可能带来的影响。
物理特性的修正,特别是惯性张量和阻尼计算的改进,可能会影响现有项目的物理行为表现,建议在升级后进行全面测试。
总结
Godot-Jolt v0.15.0-stable版本标志着该项目的一个重要里程碑,随着Jolt物理引擎被Godot核心采纳,这个扩展的定位正在向提供额外功能的补充角色转变。开发团队通过精细化的碰撞检测控制和多项物理特性修正,进一步提升了物理模拟的准确性和可控性,为Godot开发者提供了更强大的工具集。
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