OpenKCC 项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
OpenKCC 项目的目录结构如下:
OpenKCC/
├── Assets/
│ ├── Demo/
│ ├── Documentation/
│ ├── Packages/
│ ├── ProjectSettings/
│ └── Versioning/
├── config/
├── githooks/
├── github/
├── vscode/
├── .editorconfig
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── .markdownlint.json
├── .markdownlintignore
├── .vsconfig
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── Contributing.md
├── LICENSE.txt
├── README.md
└── authors.csv
目录结构介绍
-
Assets/: 包含项目的资源文件,如场景、脚本、材质等。
- Demo/: 包含项目的演示场景和相关资源。
- Documentation/: 包含项目的文档文件。
- Packages/: 包含项目依赖的 Unity 包。
- ProjectSettings/: 包含项目的设置文件。
- Versioning/: 包含项目的版本控制相关文件。
-
config/: 包含项目的配置文件。
-
githooks/: 包含 Git 钩子文件。
-
github/: 包含 GitHub 相关文件,如 issue 模板、PR 模板等。
-
vscode/: 包含 Visual Studio Code 的配置文件。
-
.editorconfig: 编辑器配置文件。
-
.gitattributes: Git 属性配置文件。
-
.gitignore: Git 忽略文件配置。
-
.markdownlint.json: Markdown 格式检查配置文件。
-
.markdownlintignore: Markdown 格式检查忽略文件配置。
-
.vsconfig: Visual Studio Code 配置文件。
-
CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
-
Contributing.md: 贡献指南。
-
LICENSE.txt: 项目许可证。
-
README.md: 项目介绍和使用说明。
-
authors.csv: 项目贡献者列表。
2. 项目的启动文件介绍
OpenKCC 项目的启动文件是 Assets/Demo/Scenes/ExampleFirstPersonKCC.unity。这个场景展示了如何使用 OpenKCC 的 Kinematic Character Controller (KCC) 来控制一个第一人称角色。
启动文件介绍
- ExampleFirstPersonKCC.unity: 这是一个 Unity 场景文件,包含了第一人称角色的控制逻辑和相关资源。启动项目时,可以直接打开这个场景进行测试和演示。
3. 项目的配置文件介绍
OpenKCC 项目的配置文件主要位于 Assets/ProjectSettings/ 目录下,以及项目根目录下的 .editorconfig 和 .gitattributes 文件。
配置文件介绍
-
ProjectSettings/: 包含 Unity 项目的各种设置文件,如输入设置、物理设置、图形设置等。
- EditorSettings.asset: 编辑器设置。
- GraphicsSettings.asset: 图形设置。
- InputManager.asset: 输入设置。
- Physics2DSettings.asset: 2D 物理设置。
- ProjectSettings.asset: 项目设置。
-
.editorconfig: 编辑器配置文件,定义了代码风格和格式化规则。
-
.gitattributes: Git 属性配置文件,定义了 Git 如何处理特定文件。
这些配置文件确保了项目的一致性和可维护性,同时也方便了开发者进行自定义配置。
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
atomcodeAn open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust015
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00