D3D12Renderer 开源项目教程
1. 项目介绍
D3D12Renderer 是一个自研的渲染器及物理引擎,完全使用C++以及DirectX 12技术栈实现。该项目由开发者pkurth维护,旨在展示如何从零构建高性能的图形渲染与物理模拟系统。它集成了现代图形编程的关键元素,包括但不限于mesh shaders、Vulkan支持(计划中)以及基于物理的渲染技术。此项目遵循MIT许可协议,拥有213颗星和21个fork,证明了其在游戏开发和图形领域的受欢迎程度。
2. 项目快速启动
要快速启动并运行D3D12Renderer项目,请确保您的开发环境已配置好以下组件:
- Visual Studio:建议使用支持DirectX 12的最新版本。
- Windows 10 SDK:确保安装了与项目兼容的版本。
- D3D12 Agility SDK 和其他依赖库,如ASSIMP用于模型加载,ImGui用于GUI等。
安装步骤:
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/pkurth/D3D12Renderer.git -
环境准备: 确保所有必要的依赖已通过NuGet或手动方式添加到项目中。
-
编译项目: 打开解决方案文件(
.sln),选择适合你的配置(通常为Debug或Release),然后编译整个解决方案。首次编译前可能需运行相应的批处理文件来生成所需的项目文件(例如generate.bat)。 -
运行应用程序: 成功编译后,直接从Visual Studio中运行项目即可看到示例渲染效果。
3. 应用案例和最佳实践
- 场景渲染: 利用D3D12Renderer,可以高效地渲染复杂场景,包括动态光照、阴影及复杂的材质表现。
- 物理交互: 教程可涵盖如何将学习到的 ragdoll 物理模型集成入游戏逻辑,以实现实时的角色物理互动,例如站立、摔倒并尝试重新站立的情景。
最佳实践:
- 优化渲染图元的提交顺序,减少API调用。
- 利用Render Graph进行高效的GPU工作组织。
- 调整物理参数和渲染设置以适应不同性能水平的硬件。
4. 典型生态项目
D3D12Renderer不仅独立存在,还受益于许多社区资源和技术堆栈,如PhysX用于高级物理模拟,Disney BRDF用于高质量着色,以及各种图形和物理计算相关的书籍和论文。开发者在设计自定义渲染管线时,可以参考这些生态内的项目和库,比如PBRT(Physically Based Rendering)对于光线追踪和物理准确性的研究,或者《Real-Time Rendering》第四版深入理解实时图形渲染技术。
在实践中,开发者应考虑集成如Imgui这样的工具来增强开发中的界面交互,以及利用Entt之类的实体组件系统来优化游戏对象管理。通过结合这些工具与D3D12Renderer,可以创建出既美观又高性能的游戏或可视化应用。
请注意,上述快速启动步骤需根据实际项目结构和需求调整。务必查阅项目官方Readme和其他文档以获得最新的指导信息。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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