D2RML完整指南:5分钟掌握暗黑破坏神2重制版多开技巧
想要在《暗黑破坏神2:重制版》中同时运行多个游戏账号,体验多角色协作的乐趣吗?D2RML多账户启动器正是你需要的完美解决方案。这款由Sunblood团队开发的开源工具,通过智能的登录令牌管理系统,让多账号游戏变得前所未有的简单和高效。
🎯 为什么选择D2RML多开工具
D2RML是专为《暗黑破坏神2:重制版》设计的革命性多账户启动工具。它巧妙地利用预生成的登录令牌技术,让你能够轻松同时启动多个游戏实例,彻底告别繁琐的账号切换流程。
核心优势:
- 一键启动多个D2R游戏实例
- 智能跳过冗长开场动画
- 自动保存更新登录令牌
- 支持最多4个账号同时在线
🚀 快速安装配置指南
获取项目文件
首先,通过以下命令将项目克隆到本地:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/d2/D2RML
添加你的第一个登录令牌
- 运行D2RML.exe程序
- 点击"Add Token"按钮,为令牌命名
- 战网启动器将自动打开,使用你想要关联的战网账号登录
- 点击"Play"启动D2R游戏
- 等待连接到D2R在线服务器,D2RML会自动跳过开场动画
- 令牌将自动保存为当前工作目录下的.BIN文件
扩展更多游戏账号
根据你的需求重复上述步骤,最多可同时连接4个账号进行游戏。每个账号都需要独立创建对应的登录令牌。
⚡ 实战操作:一键启动多账号
使用D2RML启动多个账号非常简单直观:
- 勾选你想要使用的令牌对应的复选框
- 点击"Launch Selected"按钮
- D2R游戏将自动启动并连接到你的账号
- 如果选择了多个令牌,每个客户端将在前一个客户端成功连接后依次启动
🔧 高级功能与自定义设置
智能跳过开场动画
D2RML会在游戏启动后自动按下空格键,帮助你快速跳过冗长的开场视频,节省宝贵时间。
窗口重命名功能
启用此选项后,D2R窗口将被重命名为对应的令牌名称,方便你快速识别和管理多个游戏实例。
命令行支持
对于高级用户,D2RML提供了命令行支持,你可以直接通过命令启动特定账户:
d2rml.exe tokenname1 tokenname2
❓ 常见问题与解决方案
令牌失效如何处理?
如果你手动通过正常方式启动D2R,D2RML保存的令牌将失效。要解决此问题:
- 勾选失效令牌的复选框
- 点击"Refresh Token"按钮
- 重新进行登录流程以保存新令牌
杀毒软件误报问题
由于Autoit可执行文件的历史滥用问题,部分杀毒软件可能会误报D2RML。请放心,这是完全安全的开源项目。如果你担心安全性,可以下载Autoit并自行从源码编译。
📝 重要使用提醒
关键注意事项: 为了确保账号安全和令牌有效性,请始终使用D2RML来启动游戏。如果使用无效令牌连接,服务器连接将失败,你将被踢回单人游戏模式。
D2RML不仅是一个技术工具,更是《暗黑破坏神2:重制版》玩家社群的福音。它打破了传统多账号管理的束缚,让你能够专注于游戏本身的乐趣,而不是繁琐的登录流程。立即体验这款多开神器,开启你的暗黑多账号冒险之旅!
版本兼容性提示: 请注意当前版本在D2R 2.5补丁后可能无法正常工作,建议加入官方Discord获取最新版本信息。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00