tModLoader中物品研究覆盖机制的公开化改进
背景介绍
在tModLoader游戏模组开发中,开发者经常需要创建具有多种状态的物品,例如游戏中的"贝壳电话"或自然指南等物品。这类物品通常具有一个主要形态和多个次级形态,玩家可以通过右键点击在不同形态间切换。然而,当涉及到物品研究系统时,开发者希望所有次级形态的研究进度都能计入主物品的研究进度。
技术挑战
在tModLoader的现有实现中,ContentSamples.AddItemResearchOverride()
方法被标记为private
,这意味着模组开发者无法直接调用这个方法来设置物品研究覆盖关系。开发者不得不采用以下两种变通方案:
- 使用反射技术绕过访问限制
- 直接修改
ContentSamples.CreativeResearchItemPersistentIdOverride
字典
这些方法虽然可行,但都不够优雅,且可能带来维护上的问题。
解决方案
tModLoader团队决定将AddItemResearchOverride()
方法的访问修饰符从private
改为public
,使其成为官方支持的API。这一改动使得模组开发者可以更安全、更方便地实现多状态物品的研究进度共享功能。
实现示例
以下是一个典型的多状态物品实现示例,展示了如何使用这个新公开的方法:
public class MultiStateItem : ModItem
{
public override void SetStaticDefaults()
{
// 设置主物品的研究解锁数量
Item.ResearchUnlockCount = 5;
// 注册次级形态的研究覆盖关系
ContentSamples.AddItemResearchOverride(
Type,
ModContent.ItemType<SecondaryStateA>(),
ModContent.ItemType<SecondaryStateB>()
);
}
// 其他物品属性和方法...
}
注意事项
-
物品类型切换限制:使用
Item.ChangeItemType()
方法切换物品类型时,会丢失物品的前缀等附加数据。因此,这种技术最适合用于工具类或非装备类物品。 -
状态切换实现:完整的物品状态切换应该同时处理物品栏右键点击和选中物品时的右键点击两种交互方式。
-
替代方案:对于需要保存更多自定义数据的物品,建议在
ModItem
中实现状态逻辑,而不是切换物品类型。
技术展望
这一改进为模组开发者提供了更规范的API来实现复杂物品系统。未来tModLoader可能会进一步优化物品状态切换机制,例如提供保留物品数据的类型切换方法,或者支持动态修改物品显示名称等功能,使多状态物品的实现更加灵活和强大。
通过这次API的公开化,tModLoader继续展现了其对模组开发者友好性的承诺,为创造更丰富的游戏内容提供了坚实的技术基础。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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~0372Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0104AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









