tModLoader中UI缩放对NewText方法的文本换行影响分析
问题概述
在tModLoader游戏模组开发框架中,Main.NewText
方法用于在游戏中显示文本消息。该方法会自动将长文本消息换行显示,但其换行计算存在一个关键缺陷:未考虑游戏界面缩放比例(UIScale)的影响。
技术细节分析
当前实现机制
当前Main.NewText
方法通过以下方式计算最大文本宽度:
num = Main.screenWidth - 320;
这一计算方式存在两个主要问题:
-
当屏幕分辨率改变时,系统会调用
chatMonitor.OnResolutionChange()
方法,触发ChatMessageContainer.MarkToNeedRefresh
标记,使ChatMessageContainer
重新计算最大消息宽度。然而,当用户调整UI缩放比例时,没有类似的刷新机制。 -
ChatMessageContainer.Refresh
方法在计算最大消息宽度时,没有将Main.UIScale
因素纳入考虑。
实际表现影响
在不同UI缩放比例下,文本显示会出现以下问题:
- 高缩放比例(如170%):文本换行计算错误,导致部分文本超出屏幕可视范围
- 低缩放比例(如50%):文本过早换行,造成不必要的空白区域
- 分辨率变化时:虽然会重新计算,但UI缩放变化时不会触发重新计算
相关渲染问题
在深入分析过程中,还发现了一个相关的渲染问题:ChatManager.DrawColorCodedString
方法在绘制彩色文本时,会逐个单词进行绘制。这种实现方式会导致:
- 对每个单词单独调用
DynamicSpriteFont.MeasureString
测量尺寸 - 手动跟踪绘制位置
- 未能正确处理某些字符(如'A'、'R'、'7')的负右间距(rightPadding)值
这会导致实际绘制的文本宽度与ChatMessageContainer.Refresh
中通过Utils.WordwrapStringSmart
计算的预期宽度不一致,因为后者会测量整行文本并正确处理字符间距。
解决方案建议
针对上述问题,建议从以下方面进行改进:
-
UI缩放感知:修改
ChatMessageContainer.Refresh
方法,使其在计算最大宽度时考虑Main.UIScale
因素 -
刷新机制扩展:为UI缩放变化添加类似于分辨率变化的刷新机制,确保缩放比例改变时也能重新计算文本布局
-
文本绘制优化:考虑重构
ChatManager.DrawColorCodedString
的绘制逻辑,使其测量方式与换行计算保持一致,或者找到更高效的整体绘制方法
对模组开发的影响
对于tModLoader模组开发者而言,了解这一问题十分重要:
- 当模组需要显示大量文本信息时,应考虑不同UI缩放比例下的显示效果
- 对于关键信息显示,可能需要实现自定义的文本显示逻辑来规避此问题
- 在测试模组时,应在不同UI缩放设置下验证文本显示效果
总结
tModLoader中的文本显示系统在UI缩放处理方面存在不足,主要影响长文本消息的自动换行功能。这一问题的根本原因在于宽度计算未考虑缩放因素,以及相关刷新机制不完善。虽然对普通玩家影响较小,但对模组开发者展示复杂信息时可能造成困扰。理解这一问题的本质有助于开发者更好地控制模组中的文本显示效果。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- 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
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-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++0113AI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).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









