1.9.9774
Daily-driver build with the safest release cadence.
- Updated
- 18 weeks ago
- File Size
- 515.39 MB
- Release Notes
- Open notes
Stable is the recommended track for most users. Alpha gets you the newest capabilities first.
Daily-driver build with the safest release cadence.
Fastest release track with the newest features and experiments.
Every release stays linked here so you can inspect what changed before you switch versions.
Here’s a summary of the changes made to the app over the last 4 months.
A lot of work went into this release: improved C# scripting (for Triggers/Actions and Overlays), an upgraded Send Sequence system (which now fully replaces Send Input in terms of functionality), a better configuration subsystem, and much faster, more efficient Image Effects that can now downscale images for better performance.
To support the needs of the new and rapidly growing machine learning community, I also developed a separate app to make it easier to create and train Yolo models, which are fully supported by the ML Search feature. In my experience, this is much faster than preparing data manually, even though the app is still in an early alpha stage. For more information, see: Getting Started | EyeAuras Wiki.
One of the main ongoing initiatives is the move to a new UI technology. This change is intended to solve current responsiveness issues in the software, such as switching between auras or creating new triggers/actions.
Although this is a slow transition and may take another 6–12 months, the expected result should bring major improvements. You can already see this in the new Import/Export and Bindings dialogs, which now use this technology. Over the coming months, more parts of the app will be replaced and rewritten one by one (Aura Tree, I’m looking at you).
Performance: The main focus of the next update is performance. I’ve completely redesigned the configuration system; it is currently in testing and should make app startup and overall operation much faster, especially on lower-end PCs. As mentioned above, I’ll also continue rewriting slower parts of the app, such as the Aura Tree, to improve the overall user experience.
Behavior Trees: Currently in development and testing, Behavior Trees are the next major feature to look forward to. They fundamentally change how you work with the app. They also use the new UI technology, so they are much more responsive :)
Stay tuned for updates, and thank you for your continued support and for using the software!
For more detailed information, please refer to the individual update changelogs available on the website.
They’re now more responsive, more informative, easier to use, and hopefully less error-prone :)
P.S. The sync dialog is not ready yet — it will be included in a separate set of changes related to the publishing/sync system.


В ближайшие дни я опубликую больше информации, но в общем и целом, движок C#, который уже использовался в WebUI для использования преимуществ Blazor, был портирован и теперь он также доступен в действиях и триггерах C#. Это означает, что ТЕПЕРЬ каждая функция, которую вы могли использовать в WebUI, доступна и в триггерах/действиях, таких как:
Автозавершение на данный момент отключено, я еще не решил, стоит ли сразу переходить на редактор Monaco или внести некоторые улучшения в существующий текстовый редактор. Обновлю информацию как можно скорее.
Одно из лучших нововведений в этом - теперь, когда система скриптов однородна, любое улучшение будет мгновенно отражено везде - WebUI/C# действие/триггер и Behaviour Trees.
P.S. Behaviour trees, скорее всего, будут выпущены в декабре и будут основываться на том же движке. Оставайтесь с нами, это будет очень-очень круто, я вам обещаю :)
Новый сайт, на котором размещена документация API для EyeAuras, теперь доступен по адресу https://docs.eyeauras.net.
Это будет особенно полезно для тех, кто использует EyeAuras в качестве платформы для скриптов. Однако Wiki остается основным источником для неразработчиков.
В настоящее время в документации отсутствует раздел демонстраций и примеров, который является неотъемлемой частью любой документации. Усилия, которые я и linqse предпримем в декабре, будут направлены на обогащение этой области. Кроме того, большинство публичных интерфейсов и классов теперь включают комментарии XML.
Если какая-либо важная информация отсутствует, пожалуйста, сообщите нам об этом.
Понимание специфики того, что пошло не так, критически важно при возникновении проблем. Наш новый механизм отчетности об ошибках собирает все ошибки в рамках Действия/Триггера или всей Ауры. Эти ошибки иерархические, то есть ошибки Ауры включают все ошибки из их действий/триггеров, подобно папкам. Пользователи могут отметить ошибки как прочитанные по своему усмотрению.

Введение новой функции, направленной на значительное сокращение количества чтений/записей на диск и незначительное снижение нагрузки на процессор. Эта функция все еще находится в стадии тестирования и может быть включена в настройках в опции Кэширование свойств.
A collection of fixes and quality-of-life improvements. The biggest change is support for working with multiple projects at the same time — you can now save, load, and share configuration files, and train multiple models.
Oh, and yes — I renamed it to better reflect what the tool actually does.
Привязки | EyeAuras Wiki - это механизм, который позволяет связывать между собой несколько свойств действий/триггеров. Например, получить координаты найденного изображения из Поиск изображений и переместить туда мышь через Отправить последовательность
Я полностью переписал Редактор привязок, где вы настраиваете все это. Теперь он работает быстрее, отзывчивее и с ним проще работать.
МНОГО различных улучшений и исправлений - производительность, UX, ошибки. Перечисление всех кажется пустой тратой времени. Попробуйте сами - Начало работы | EyeAuras Wiki
Я знаю, что есть некоторые успешные случаи использования, поэтому технология работает, и обучение через CVATAAT определенно проще, чем делать все вручную.
Добро пожаловать в улучшенное действие Отправка последовательности, которое теперь объединяет ВСЕ типы действий - оно может отправлять клики, вводить текст, двигать мышь и кликать мышью (включая поддержку ссылок и привязок).
Примерно 1,5 года было 3 разных типа действий Отправки - Отправка ввода, Отправка текста и Отправка последовательности. Они все покрывали свой специфический набор функций, Отправка ввода была больше сосредоточена на кликах где-то (местоположение изображения, привязки и т.д.), Отправка текста имела несколько способов ввода текста (по символам, буфер обмена и т.д.). Отправка последовательности всегда сосредоточена на "воспроизведении" длинных последовательностей ввода, но без точности Отправки ввода. Теперь это в прошлом, поскольку новая переработанная версия имеет те же возможности, что и все типы Отправки, и добавить в нее новые функции, новые "блоки" с любым типом функциональности - например, выбрать координату, выполнить некоторые математические операции и использовать их для перемещения мыши.
Основное преимущество заключается в том, что теперь можно легко создавать последовательности ввода - вам не нужно чередовать Отправку последовательностей с Отправкой ввода, если вы хотите кликнуть по какому-то изображению, например. Также я собираюсь сосредоточиться на улучшении Отправки последовательности в ближайшем будущем, делая ее более гибкой, а не тратя время на 3 разных типа Отправки.
С этого момента Отправка текста и Отправка ввода находятся на поддержке жизни - я не буду добавлять туда новые опции и вообще их не трогать. В какой-то момент в будущем они будут полностью устаревшими и автоматически преобразованы в Отправку последовательности.
Вы можете выполнить преобразование вручную в любой момент, нажав кнопку "Преобразовать в Отправку последовательности", отображаемую в верхней части каждого действия Отправки. Пока преобразование на самом деле не удаляет исходное действие, давая вам возможность проверить, что новое действие действительно делает то, что вы от него ожидаете.
Как говорится в заголовке, я добавил новую опцию ко всем этим триггерам, которая позволяет захватывать любое окно без его рамки. Более того, все действия, которые работают путем связывания/привязки позиции найденного изображения, учтут отсутствие рамки и соответствующим образом скорректируют координаты.
Это означает, что отслеживание объекта в приложениях, которые не находятся в полноэкранном режиме, теперь проще, чем когда-либо.
Добавлена новая опция, которая позволяет искать специфические "блоки" пикселей определенного цвета. Есть ограниченный набор блоков (например, 2x2, 4x4 и т.д.), и код оптимизирован для лучшего общего использования более производительным способом. Оптимальными (по моим тестам) являются блоки 4x4. Имейте в виду, что под капотом этот механизм очень похож на то, как работает поиск изображений, поэтому в некоторых сценариях может быть лучше просто придерживаться его. Но в других сценариях этот новый режим в поиске цвета будет сиять. И о, конечно, вы можете настроить привязки/ссылки на найденные блоки.
Добавлена довольно подробная документация, которая должна ответить на большинство ваших вопросов относительно конфигурации. Инструмент работает и может быть действительно полезным даже со своей текущей функциональностью.
Изначально инструмент позволял обучать модели только локально, на вашем собственном ПК, используя ваше собственное оборудование. Но у этого есть свои ограничения - у вас должно быть это оборудование. Обучение в облаке позволяет использовать корпоративные графические процессоры (например, A100) для более быстрого и эффективного обучения в некоторых случаях. У него есть свои ограничения, но может быть полезным во многих-многих случаях. Пока поддержка ограничена (например, пока нет автоаннотаций для этого режима), но я буду работать над ее расширением.
Машинное обучение, особенно обнаружение объектов, классификация и сегментация, может революционизировать ботов в играх. Представьте себе ботов, которые могут точно определять предметы в игре, врагов и местность, или классифицировать поведение игроков, что приводит к более эффективным и умным решениям в игре. Однако погружение в этот мир может быть сложным. Проблемы? Часто сложно начать, нужно просеять тонну информации, и настройка может быть сложной.
Встречайте инструмент автоматической аннотации CVAT - ваш новый основной инструмент для обучения моделей ML
CVATAAT здесь, чтобы упростить этот путь. Созданный для новичков в ботах, он помогает вам легко подготовить и обучить ваши игровые данные. Это бесплатно, работает на вашем компьютере и сфокусировано на игровых потребностях. Просто подайте ему свои игровые изображения, пометьте их, и CVATAAT делает тяжелую работу, быстро обучая и предоставляя ваши оптимизированные модели, которые вы затем можете использовать с EyeAuras, чтобы получить полную мощь ML-Search trigger.
Это все еще ранняя альфа, поэтому что-то может пойти не так, пожалуйста, сообщайте о проблемах, и вместе мы сможем сделать процесс подготовки моделей как можно проще. Я действительно думаю, что это путь в будущее, с этим инструментом я хотел бы убрать некоторые обломки с дороги.