blender-shapekey-tools 项目亮点解析
2025-05-18 18:37:59作者:尤峻淳Whitney
项目的基础介绍
blender-shapekey-tools 是一个为 Blender 设计的插件,旨在帮助用户更加高效地管理和操作形状键(shapekeys)。该插件由开发者 namakoshiro 开发并维护,提供了一个直观的用户界面和一系列实用的功能,以简化在 Blender 中创建和编辑形状键的过程。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
modules: 包含插件的主要功能模块。ui: 负责插件的用户界面设计。utils: 提供了一些工具类函数,用于辅助插件的其他部分。LICENSE: 项目的开源协议文件,本项目遵循 GPL-3.0 协议。README.md: 提供了项目的基本信息和安装使用指南。__init__.py: 初始化文件,定义了插件的入口点。
项目亮点功能拆解
- 一键分割/合并形状键:用户可以轻松地将一个形状键分割为左右两个版本,或者合并左右两个形状键。
- 创建新的空形状键:在选定的形状键下方快速添加一个新的空形状键。
- 从当前混合状态创建新形状键:捕获当前的混合状态,并在选定的形状键下方创建一个新的形状键。
- 删除除基础和锁定外的所有形状键:清理工作空间,保留基础和锁定的形状键。
- 镜像形状键:生成选定的形状键的镜像版本。
- 平滑分割嘴巴形状键:特别为嘴巴形状键提供平滑分割功能,确保动画的自然过渡。
项目主要技术亮点拆解
- 多文件系统转换:项目支持将插件转换为多文件系统,提高了代码的可维护性和扩展性。
- 在线/本地更新:插件提供了在线和本地更新机制,用户可以轻松地保持插件最新。
- 优化用户界面:用户界面友好,操作直观,提高了用户体验。
- 支持多版本 Blender:插件兼容从 2.80 到 4.3 版本的 Blender,确保了广泛的用户基础。
与同类项目对比的亮点
相比于同类项目,blender-shapekey-tools 在以下几个方面具有明显的优势:
- 功能全面:提供了从创建到管理形状键的全方位功能,满足了不同用户的需求。
- 用户体验:界面友好,操作简便,即使是新手也能快速上手。
- 更新频率:项目维护者积极更新,及时修复问题并添加新功能。
- 广泛兼容性:支持多个版本的 Blender,让更多用户受益。
通过以上分析,blender-shapekey-tools 无疑是一个值得推荐的开源项目,无论是对于 Blender 用户还是开源技术爱好者来说,都是一个不可多得的好工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210