Defold引擎中模拟分辨率在重建和重启时的处理问题分析
2025-06-09 08:18:03作者:咎竹峻Karen
问题背景
在Defold游戏引擎的开发过程中,开发者经常会使用编辑器提供的"Debug -> Select Resolution"功能来模拟不同的屏幕分辨率。这个功能允许开发者在开发阶段快速测试游戏在不同设备上的显示效果。然而,在实际使用中发现了一个问题:当通过编辑器设置模拟分辨率后,在某些特定操作下分辨率设置会丢失。
问题现象
具体表现为:
- 通过编辑器菜单设置模拟分辨率后,游戏窗口会立即调整为指定尺寸
- 正常启动游戏时,分辨率设置会被保留
- 但在以下两种情况下分辨率会恢复默认:
- 使用编辑器重建游戏(rebuild)时
- 在游戏运行时调用sys.reboot()函数重启游戏时
技术分析
从技术实现角度来看,这个问题涉及到Defold引擎的启动流程和状态管理机制。模拟分辨率功能本质上是编辑器提供的一个调试辅助功能,它通过在启动游戏时传递特定参数来实现窗口尺寸的调整。
当开发者选择"Debug -> Select Resolution"时,编辑器会在启动游戏进程时附加分辨率参数。这些参数只在初始启动时生效,而:
- 在sys.reboot()情况下,游戏内部重启不会重新获取这些编辑器传递的启动参数
- 在重建游戏时,编辑器可能没有正确处理分辨率参数的传递逻辑
解决方案
经过Defold开发团队的讨论和修复,这个问题已经得到解决。修复方案主要包含以下要点:
- 对于sys.reboot()情况,现在会保持之前设置的分辨率参数
- 对于重建游戏的情况,编辑器现在会正确传递之前设置的分辨率参数
值得注意的是,开发团队最初认为sys.reboot()不应该保持分辨率设置,因为这是一个编辑器特有的功能。但最终决定在两种情况下都保持分辨率设置,以提供更一致的用户体验。
开发者建议
对于Defold开发者来说,在处理分辨率相关功能时,需要注意以下几点:
- 如果游戏需要支持多种分辨率,建议在游戏代码中实现完整的动态分辨率处理逻辑,而不仅仅依赖编辑器的模拟功能
- 在测试分辨率相关功能时,要考虑到游戏重启和重建的情况
- 对于需要固定分辨率的游戏,可以在游戏启动时通过代码设置窗口尺寸,而不是依赖编辑器设置
总结
这个问题的修复提高了Defold编辑器模拟分辨率功能的稳定性和一致性,使得开发者在测试不同设备分辨率时能够获得更可靠的结果。这也体现了Defold团队对开发者体验的重视,即使是看似小的功能细节也会得到及时的关注和修复。
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
660