Bambu Studio 2.0.0.95版本AMS塑料材料识别问题解析
2025-06-29 12:42:13作者:齐添朝
问题现象
在Bambu Studio 2.0.0.95版本中,用户在进行手动校准时遇到了一个显著问题:当选择"Flow rate"或"Flow dynamics"校准时,软件无法正确识别AMS(自动材料系统)中的塑料材料。这一问题在之前的1.10.2.76版本中并不存在,表明这是新版本引入的一个回归问题。
技术背景
AMS是Bambu Lab打印机的一个重要组件,它能够自动管理和切换不同材料。在校准过程中,正确识别材料类型对于获得准确的校准结果至关重要。材料识别问题可能导致校准参数不准确,进而影响打印质量。
问题影响
这个bug直接影响以下校准功能:
- 流量率校准(Flow rate)
- 流动动力学校准(Flow dynamics)
当用户尝试进行这些校准时,软件界面无法显示AMS中的塑料材料选项,导致无法完成校准流程。
解决方案
开发团队已经在新版本v02.00.01.50中修复了这个问题。对于遇到此问题的用户,建议采取以下步骤:
- 升级到最新版本的Bambu Studio
- 如果暂时无法升级,可以尝试先让AMS进料,然后再进行校准操作
最佳实践建议
为了避免类似问题影响打印工作流程,建议用户:
- 定期检查软件更新
- 在进行重要校准前,确认软件版本是否稳定
- 保留一个稳定的旧版本作为备用
- 关注官方发布的已知问题列表
总结
软件更新过程中偶尔会出现功能回归问题,这是软件开发中的常见现象。Bambu Lab团队对此类问题响应迅速,通常会在后续版本中及时修复。用户保持软件更新是获得最佳使用体验的关键。对于打印质量要求高的用户,建议在升级后先进行基本功能测试,确认无误后再进行重要打印任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867