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项目

TSKI433/hime-display has 255 GitHub stars and 18 forks. GitHot measured 0 stars in 24 hours. Last checked 2026-11-12 06:16 UTC. Last push 2026-03-30.

这些数字如何统计

A universal desktop model displayer for Live2D, Spine, MMD and VRoid.

可以做什么

  • Multiple Model Type Support: Supports loading Live2D, MMD, VRoid, Spine models.
  • Motion Capture: Provides motion capture support for Live2D, MMD, VRoid with the help of Google's MediaPipe.
  • Cross Platform: Supports Windows and macOS.
  • Multilingual support: Supports English, Simplified Chinese, and Japanese.

实测星标增长

24小时
0
7天
更新延迟
15天
更新延迟
1个月
更新延迟

各周期内的星标净变化,周期相互重叠,并非每日新增。缺失的测量保持空白。星标代表关注度,不代表软件质量。

README-CN.md

原文

Hime Display

illustrated by MakoSaikou

English | 简体中文 | 日本語

下载 | 文档 | 介绍视频

此应用旨在打造一个开源、跨平台的通用桌面模型展示器。

预览

控制面板

展示器

什么没看见?那就对了,展示器其实就是一个透明窗口。

特性

  1. 多种模型类型支持:支持载入 Live2D、MMD、VRoid、Spine 四种模型。
  2. 动作捕捉:借助于 Google 的 MediaPipe 对 Live2D、MMD、VRoid 提供了动捕支持。
  3. 跨平台:同时对 macOS 与 Windows 提供了支持。
  4. 多语言支持: 对简体中文、日语、英语提供了支持。
  5. 全面的模型控制:可对模型的进行各种操作,包括骨骼变换,变形,动画播放。
  6. 动画转译:MMD 模型可以直接加载来源于 Mixamo 的动画(VRoid 计划之后支持)。

基础载入

模型库数据库设计

以一个或多个文件路径作为数据源,根据一些模型文件特征,递归检测该路径下的模型,添加至数据库后载入。

加载模型的方法

  1. 在控制面板中点击来源;
  2. 然后添加数据源,选择模型及动作文件,音频所在的目录;
  3. 点击数据源操作中的刷新按钮;
  4. 点击控制面板菜单中的模型,在模型数据库中选择希望载入的模型,选中的模型将会高亮显示;
  5. 然后点击数据库下方的载入选中模型。

注意事项

  1. 不同类型的模型以及音频与动作文件均可放置到同一数据源下。
  2. 为提高效率和增强通用性,对于大多数文件类型,该检测过程没有读取文件的内容,主要通过文件扩展名判断,因此即使文件存在问题或者不支持,也有可能被载入到数据库中。
  3. 对于模型文件,由于一些类型的模型的文件名称通常不是模型名称,将以模型文件的上级目录名作为模型名称,因此在同一目录下放置多个模型可能命名混乱。
  4. 对于音频与动作文件,文件名通常与内容直接相关,因此将直接采用文件名作为名称,同时放到同一个目录下不会造成命名混乱。
  5. 添加数据源后可以点击编辑检索类型,默认检测全部类型。
  6. 执行刷新操作后,将自动更新统计信息,模型数据库,音频数据库,动作数据库(后两者在 3D 模型的动画控制页面中显示)。

模型机能对比

MMD VRoid Live2D Spine
模型信息 ✅ ✅ ✅ ✅
对象变换 ✅ ✅ ✅ ✅
动画播放 ✅ ❌
(待开发)
✅ ✅
物理模拟 ✅
(仅动画)
✅
(所有状态)
❌
(好像有,还没深究)
❌
(Spine 跟我扯这个?)
参数控制 变形 变形 Parameter
Part
❌
(人懒没做)
面部捕捉 ✅ ✅ ✅ ❌
(无参数规范)
全身捕捉 ✅ ✅ ❌
(无参数规范)
❌
(无参数规范)

主要开发技术

本应用使用前端技术,基于Electron开发,构建工具使用了Vite。

数据库存储采用了lowdb。

多语言的支持采用了i18next。

控制面板采用Vue框架开发,使用了Element Plus组件库。

2D 模型使用Pixi.js作为渲染引擎,3D 模型使用Three.js作为渲染引擎。

动作捕捉使用了 Google 的MediaPipe进行识别,并使用Kalidokit进行捕捉数据解析。

开发

# 安装依赖
yarn
# 启动
yarn start
# 构建(具体build版本可以在根目录下的build.config.js文件中配置)
yarn build

Special Thanks

这是我的初次尝试开发一个完整的应用,各方面经验都十分欠缺。

本项目的文件结构参考了同样使用 Electron 开发的下载工具Motrix,在此表示感谢。

感谢 笺染菲素 测试应用并提供了不少建议。

感谢 HuiDesktop 的作者 pure01fx 提供的 Spine 方面的一些技术支持。

感谢 greenjerry 对我在物质,精神层面,以及软件和硬件上的大力支持。

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