《虹彩六號：圍攻行動》C++ DirectML AI自瞄系統 專案檔案下載

修改器使用教學、參數調整、建置環境設定

《虹彩六號：圍攻行動》AI自瞄系統 快速閱讀精華

這是一套基於 C++ DirectML 開發的 AI 輔助瞄準系統，專為《虹彩六號：圍攻行動》設計，具備完整的自瞄、扳機自動射擊與視覺輔助功能：

• 🎯 智能瞄準：AI 偵測敵人位置，自動平滑瞄準至目標
• 🔫 扳機機器人：全自動與半自動模式，敵人進入準心即開火
• 📊 完整參數自訂：靈敏度、FOV 視野、壓槍幅度、信心閾值皆可調整
• ⚡ 高效能運行：RX5700XT 實測 144-200 FPS，推論延遲僅 3-13ms
• 💾 設定自動儲存：所有調整即時記錄，下次啟動自動載入

⚠️ 重要提醒：狀態標示說明

此專案標示為 [Outdated]，主要因 Razer Synapse 3 已停止支援，導致原本使用的滑鼠移動方法失效。若具備程式基礎，替換滑鼠移動模組即可恢復運作。本專案適合想研究 AI 輔助瞄準技術、學習 DirectML 應用的開發者，不建議直接用於線上對戰。

系統功能完整整理

九大核心模組說明

此專案並非簡易腳本，而是具備完整架構的 C++ 應用程式，各功能模組如下：

功能模組	說明	調整方式
AI 自瞄 (Aim)	偵測螢幕敵人，自動移動準心	NUMPAD 調整平滑度、靈敏度
扳機機器人 (Triggerbot)	敵人進入準心範圍自動開火	切換全自動/半自動模式
截圖訓練 (Screenshot)	開火時自動截圖，供模型訓練	自動運作，無需設定
視野範圍 (FOV)	限定 AI 偵測的螢幕區域	NUMPAD 調整圓圈大小
距離顯示 (Distance)	即時顯示與目標的估算距離	開關切換
壓槍修正 (Recoil)	自動下拉準心抵消後座力	NUMPAD 調整幅度
信心閾值 (Confidence)	調整 AI 判斷敵人的嚴格程度	數值越高越嚴格
設定儲存 (Auto Config)	自動儲存所有參數變更	自動運作
視覺輔助 (ESP)	在 FOV 圓圈內顯示敵人方框	開關切換

效能實測數據

原作者於 RX5700XT 顯示卡環境測試，表現相當穩定：

• 推論延遲：3-13ms（極低延遲，近乎即時反應）
• 運行幀率：144-200 FPS
• 覆蓋層鎖定：144 FPS（可視需求調整）
• 整理度支援：僅測試 1080p，其他整理度相容性未知

建置環境與所需套件

要成功編譯此專案，必須安裝以下開發套件：

• DirectML：微軟 DirectX 機器學習 API，用於 GPU 加速推論
• OpenCV：電腦視覺函式庫，處理螢幕截圖與影像預處理
• ONNX Runtime：執行優化後的 ONNX 模型檔案

【小知識】什麼是 DirectML？

DirectML 是微軟推出的硬體加速機器學習 API，整合於 DirectX 12 之中。與 CUDA 僅支援 NVIDIA 不同，DirectML 可運作於任何支援 DirectX 12 的 GPU，包含 AMD 與 Intel 顯示卡，這也是此專案能在 RX5700XT 上高效運作的原因。

已知問題與限制

使用上需注意的項目

• 扳機機器人穩定性：偶爾會有偵測不靈敏的情況，整體表現尚可
• 快速載入設定缺失：未內建多組配置快速切換功能，壓槍、靈敏度等需手動調整
• 滑鼠移動方法失效：因 Razer Synapse 3 停止服務，原滑鼠控制邏輯需自行替換
• 整理度限制：開發者僅於 1080p 環境測試，2K/4K 相容性未知

專案檔案下載點 🔽

完整原始碼與優化模型

此下載包含：

• 完整 C++ 原始碼（自瞄、平滑、扳機機器人、ESP 等）
• 優化後的 ONNX 模型檔案
• DLL 覆蓋層原始碼（144 FPS 鎖定，可調整）
• 自動設定儲存機制原始碼

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常見問題Q&A

Q：這個專案還能直接使用嗎？

A：核心功能完整，但 滑鼠移動模組因 Razer Synapse 3 停止服務而失效。需具備 C++ 基礎，替換為其他滑鼠控制方法（如 SendInput、Interception 驅動等）。

Q：需要什麼程式基礎才能修改？

A：建議具備 C++ 中級程度，熟悉 Windows API、DirectX 概念，以及基本的機器學習推論流程。

Q：會被遊戲偵測到嗎？

A：任何記憶體讀取或外部輸入模擬都存在風險。此專案使用螢幕截圖與外部滑鼠控制，屬於較容易被偵測的類型，不建議用於線上對戰。

Q：為什麼要用 DirectML 而不是 CUDA？

A：DirectML 支援 所有 DirectX 12 顯示卡，不限於 NVIDIA。對於 AMD 使用者（如 RX5700XT）是更友善的選擇。

Q：ONNX 模型可以替換成自己的嗎？

A：可以，但需確保輸入輸出維度與前處理邏輯相符。專案內的截圖訓練功能就是為了收集資料、訓練自訂模型而設計。

Q：如何調整覆蓋層的 FPS 上限？

A：DLL 原始碼中有明確的 144 FPS 鎖定參數，搜尋相關數值即可修改。

Q：作者還會提供技術支援嗎？

A：原作者明確表示 不提供建置協助，但歡迎基礎問題討論。建置問題建議詢問 AI 或相關開發社羣。