Sodium-Fabric中Twilight Forest巨型物品渲染问题的分析与解决
2025-06-09 16:53:20作者:胡唯隽
在Minecraft模组开发中,物品模型的渲染是一个复杂的过程,涉及到多个渲染管线的协同工作。本文将以Sodium-Fabric渲染优化模组与Twilight Forest模组中的巨型物品渲染问题为例,深入分析问题原因并提供解决方案。
问题现象
Twilight Forest模组中设计了一类特殊的"巨型物品",这些物品在玩家手中和物品栏中应该呈现放大化的视觉效果。但在安装了Sodium渲染优化模组后,出现了以下异常情况:
- 未安装Sodium时,巨型物品能正常显示放大效果
- 安装Sodium后,巨型物品失去了放大特性,表现为普通尺寸
技术背景
在Minecraft的渲染管线中,物品渲染主要涉及以下几个关键组件:
- ItemRenderer - 负责物品的渲染逻辑
- BakedModel - 物品的烘焙模型数据
- PoseStack - 存储渲染时的变换矩阵
- VertexConsumer - 顶点数据消费者
Twilight Forest原本通过Mixin修改ItemRenderer的渲染逻辑,在渲染特定物品时应用额外的缩放变换。
问题根源
经过分析,问题出在以下方面:
- 渲染管线差异:Sodium优化了原版的渲染流程,导致原有的Mixin注入点失效
- 矩阵变换时机:原有的变换应用在错误的渲染阶段,被Sodium的优化流程绕过
- 模型处理方式:Sodium可能对物品模型进行了预处理,跳过了部分原版渲染逻辑
解决方案
开发者最终采用了更可靠的注入方案,具体实现如下:
@WrapOperation(method = "render",
at = @At(value = "INVOKE",
target = "Lnet/minecraft/client/renderer/entity/ItemRenderer;renderModelLists(...)"))
private void startRenderItem(ItemRenderer instance, BakedModel model,
ItemStack stack, int combinedLight, int combinedOverlay,
PoseStack matrixStack, VertexConsumer buffer, Operation<Void> original) {
if (stack.getItem() instanceof GiantItem) {
matrixStack.pushPose();
GiantItemRenderHelper.handle(matrixStack); // 应用放大变换
original.call(instance, model, stack, combinedLight, combinedOverlay, matrixStack, buffer);
matrixStack.popPose();
} else {
original.call(instance, model, stack, combinedLight, combinedOverlay, matrixStack, buffer);
}
}
这个方案的关键改进点在于:
- 使用@WrapOperation而非直接覆盖方法,更兼容各种渲染优化
- 在正确的渲染阶段应用变换矩阵
- 确保变换矩阵的push/pop成对出现,避免矩阵状态污染
经验总结
- 对于渲染相关的Mixin,应考虑不同渲染优化模组的影响
- 矩阵操作应该在尽可能局部的范围内完成
- WrapOperation通常比直接覆盖方法更稳定
- 复杂的渲染效果应该考虑多种渲染环境的兼容性
这个问题展示了在Minecraft模组生态中,渲染优化与功能模组之间的兼容性挑战,也为类似问题的解决提供了参考范例。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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
325
🔥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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492