Excalibur游戏引擎v0.30.3版本发布:物理引擎优化与游戏控制器改进
Excalibur引擎简介
Excalibur是一个开源的2D游戏引擎,专为Web游戏开发设计。它采用TypeScript编写,提供了完整的游戏开发工具链,包括场景管理、物理引擎、输入系统、音频管理等核心功能。Excalibur的设计理念是让开发者能够快速构建高性能的2D游戏,同时保持代码的简洁性和可维护性。
v0.30.3版本核心改进
1. 物理引擎增强
本次版本对Excalibur的RealisticSolver物理求解器进行了重要改进:
-
接触求解偏置:新增了接触求解偏置(contact solve bias)功能,允许开发者自定义接触求解的顺序方向。这一特性对于特定物理场景的模拟非常有用,比如优先解决垂直方向的碰撞或水平方向的碰撞。默认设置为"none"表示没有偏置。
-
接触排序优化:修复了RealisticSolver中接触点未按距离排序的问题,这解决了之前在某些接缝处出现的物理模拟异常现象。
-
复合碰撞器改进:针对大型TileMap场景,修复了当实体(body)和碰撞器(collider)组件在TileMap中相距较远时可能出现的异常碰撞行为。
2. 游戏控制器支持增强
-
非标准按钮支持:解决了非标准游戏控制器按钮无法触发Excalibur事件的问题。现在所有游戏控制器按钮事件都能被正确捕获和分发。
-
事件参数增强:在
GamepadButtonEvent中添加了index参数,用于区分Buttons.Unknown类型的按钮,提高了事件处理的精确性。 -
加载器兼容性:修复了游戏控制器按钮无法触发默认加载器播放按钮的问题,提升了游戏启动流程的兼容性。
3. 其他重要修复
-
定时器警告:消除了添加定时器时可能出现的误报警告,提高了开发体验。
-
Safari全屏支持:针对Safari浏览器的非标准全屏API实现增加了防御性代码,并更新了相关文档,确保跨浏览器兼容性。
技术意义与应用场景
这些改进使得Excalibur在以下场景中表现更佳:
-
平台跳跃游戏:物理引擎的改进使得角色与平台边缘的碰撞更加精确,减少了"卡顿"现象。
-
大型TileMap游戏:复合碰撞器的优化特别适合使用大型TileMap的RPG或策略游戏。
-
多控制器支持游戏:增强的游戏控制器支持使得开发支持多种游戏手柄的游戏更加容易。
-
跨浏览器游戏:Safari全屏支持的改进提升了游戏在苹果设备上的用户体验。
升级建议
对于正在使用Excalibur的开发者,建议尽快升级到v0.30.3版本,特别是:
- 使用物理引擎和碰撞检测的项目
- 需要支持多种游戏控制器的项目
- 面向Safari浏览器的游戏项目
升级通常只需更新依赖版本即可,大多数情况下不需要修改现有代码。但如果项目中有特殊定制的物理模拟逻辑,可能需要根据新的接触求解偏置功能进行适当调整。
Excalibur团队持续致力于提升引擎的稳定性和功能性,这个版本再次证明了他们对开发者体验和游戏质量的重视。
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