Pinta 3.0 发布:基于 GTK4 和 .NET 8 的重大升级
Pinta 是一款轻量级的开源图像编辑软件,以其简洁的界面和丰富的功能受到了许多用户的喜爱。作为 GIMP 的轻量级替代品,Pinta 提供了基本的绘图工具、图层支持以及各种图像处理效果,非常适合日常的图像编辑需求。近日,Pinta 项目团队发布了 3.0 版本,这是一个重要的里程碑式更新,带来了多项架构改进和新功能。
架构升级:GTK4 和 .NET 8
Pinta 3.0 最显著的变化是其底层架构的重大升级。开发团队将软件从 GTK3 迁移到了 GTK4,这是一个现代化的 GUI 工具包,带来了更好的性能、更现代的视觉效果以及更完善的 HiDPI 支持。同时,Pinta 现在使用了 libadwaita 库,这使得应用程序能够更好地遵循 GNOME 的设计准则,提供更加一致的用户体验。
另一个重要的技术升级是 Pinta 现在需要 .NET 8.0 运行时环境。.NET 8 是微软最新的跨平台开发框架,提供了更好的性能和更多的功能。为了支持这些新技术栈,Pinta 团队采用了 Gir.Core 库来处理 C# 与 GTK 及其他 GObject 库的绑定,这是一个专门为 .NET 开发者设计的现代化绑定解决方案。
跨平台支持增强
Pinta 3.0 在跨平台支持方面也有显著改进:
- 新增了对 macOS ARM64 架构(Apple Silicon)的原生支持,这意味着 M1/M2 Mac 用户可以获得更好的性能体验
- Windows 版本现在支持加载 WebP 格式图像
- Windows 安装程序现在经过签名认证,提高了安全性
- 改进了对系统语言设置的处理,特别是在 macOS 上
用户体验改进
新版本包含了许多提升用户体验的改进:
- 新增了颜色方案选择功能,用户可以在深色和浅色主题之间切换
- 改进了画布网格系统,取代了原有的像素网格,现在可以自定义网格大小
- 增强了缩放功能,支持触控板的捏合手势
- 新增了"偏移选区"功能,可以方便地扩展或收缩当前选区
- 改进了颜色选择器对话框,提供更直观的颜色选取体验
- 右侧工具窗口现在可以完全隐藏,为画布提供更多空间
新增图像处理效果
Pinta 3.0 增加了多个新的图像处理效果:
- 抖动效果:模拟有限颜色调色板下的颜色过渡
- Voronoi 图效果:创建基于点的分割效果
- 从 Paint.NET 移植的"晕影"和"凹陷"效果
- "羽化对象"效果:柔化选区边缘
- "对齐对象"效果:精确对齐画布上的元素
- "轮廓对象"效果:为选区创建轮廓
此外,许多现有效果也得到了改进,如分形和云彩效果现在支持自定义渐变,瓷砖反射效果增加了边缘行为选项等。
文件格式支持
- 新增了对便携式像素图(.ppm)文件格式的导出支持
- 改进了对多层文件格式的处理,现在当保存到不支持图层的格式时会明确提示用户是否要拼合图像
工具改进
- 画笔大小和线宽设置现在可以使用
[和]快捷键快速调整 - 修复了形状工具和套索选择工具无法使用图像最后一行/列的bug
- 改进了文本工具,支持输入法预编辑和抗锯齿配置
- 修复了克隆图章工具在每次描边后重置目标偏移的问题
- 角度选择器现在支持分数角度
性能与稳定性
- 改进了曲线调整对话框的控制点编辑体验
- 修复了多种可能导致崩溃的情况,特别是在使用输入法时
- 改进了插件系统的兼容性检查
- 修复了多种透明度处理相关的问题
总结
Pinta 3.0 是一个重大的版本更新,不仅带来了现代化的技术架构,还增加了许多实用的新功能和改进。从底层技术升级到用户体验优化,再到新增的图像处理效果,这个版本为这款轻量级图像编辑器注入了新的活力。对于需要简单易用但功能全面的图像编辑工具的用户来说,Pinta 3.0 无疑是一个值得尝试的选择。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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