Blender MMD Tools 插件:3分钟快速安装与完整配置指南
Blender MMD Tools 是一款专为 MikuMikuDance (MMD) 爱好者打造的神级插件!🎯 它能够让你在 Blender 中无缝导入和导出 MMD 模型、动作和姿势数据,支持 .pmd/.pmx 模型文件和 .vmd/.vpd 动作文件,是连接 Blender 与 MMD 世界的完美桥梁。
🎯 准备工作:确保系统环境就绪
在开始安装之前,请确认你的系统满足以下要求:
- 操作系统:Windows、macOS 或 Linux 均可
- Blender 版本:2.70 或更高版本(推荐 2.75+)
- Python 环境:Blender 自带 Python 解释器,无需额外安装
📥 第一步:获取插件文件
首先需要下载 Blender MMD Tools 插件的最新版本:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/blen/blender_mmd_tools.git
或者直接下载压缩包并解压,你会得到一个名为 blender_mmd_tools 的文件夹。
🚀 第二步:快速安装步骤
方法一:手动安装(推荐)
-
找到你的 Blender 安装目录中的插件文件夹,通常路径为:
(Blender安装目录)/2.70/scripts/addons/ -
将解压后的
blender_mmd_tools文件夹完整复制到上述 addons 目录中
方法二:通过 Blender 界面安装
- 打开 Blender,进入
编辑→偏好设置 - 选择
插件选项卡 - 点击
安装...按钮,选择下载的插件压缩包或文件夹 - 等待安装完成
⚙️ 第三步:启用插件与界面配置
安装完成后,需要启用插件才能使用:
- 在插件列表中搜索
mmd_tools - 勾选插件名称前的复选框以启用
- 启用后,在 3D 视图的左侧工具架中会出现
mmd_tools和mmd_utils两个面板
🎨 第四步:完美配置技巧
为了获得最佳使用体验,建议进行以下配置:
共享材质文件夹设置
在 mmd_tools 面板的"插件首选项"中,配置以下重要路径:
- 共享 Toon 纹理文件夹:指向 MikuMikuDance 目录中的 Data 文件夹,包含 toon01.bmp ~ toon10.bmp 纹理文件
- 基础纹理文件夹:设置共享纹理的路径,便于在导出 pmx 文件时正确复制纹理
- 字典文件夹:用于加载自定义 CSV 字典文件,支持多语言翻译
物理模拟设置
调整"非碰撞阈值"参数,控制物理模拟中额外非碰撞约束的创建距离,默认值为 1.5,可根据需要进行调整。
🎯 第五步:开始使用 MMD 功能
导入 MMD 模型
- 进入
mmd_tools面板 - 点击
Import Model按钮 - 选择要导入的 .pmx 或 .pmd 文件
导入动作数据
- 先加载 MMD 模型
- 选择导入模型的网格、骨骼和摄像机
- 点击
Import Motion按钮导入动作文件 - 如需物理模拟,点击同一面板中的
Build按钮
💡 使用技巧与注意事项
缩放一致性
导入多个 pmx 文件时,务必使用相同的缩放比例,确保模型和动作的匹配度。
动作导入技巧
- 如果角色动作和摄像机动作不在同一个文件中,需要分别导入
- 先选择骨骼和网格导入角色动作,再选择摄像机导入摄像机动作
- 使用 NLA 编辑器可以处理多个动作或带偏移的动作
物理模拟优化
如果动作原点与模型原点差异较大,可能导致物理模拟异常。此时可以增加 vmd 导入中的"margin"参数值。
❓ 常见问题解答
Q: 插件安装后找不到面板?
A: 确保已正确启用插件,并在 3D 视图的左侧工具架中查找 mmd_tools 面板。
Q: 导入的模型显示异常?
A: 尝试关闭"使用 MIP 映射"选项,某些纹理可能与此功能不兼容。
Q: 动作导入后时间轴不对?
A: 检查"margin"参数设置,导入的动作从"margin + 1"帧开始。
Q: 物理模拟效果不理想?
A: 调整"非碰撞阈值"参数,或增加 vmd 导入中的"margin"值。
🎉 开始你的 MMD 创作之旅
现在你已经成功安装并配置了 Blender MMD Tools 插件!🎊 无论是导入精美的 MMD 模型,还是为角色添加生动的动作,这个插件都将成为你创作过程中的得力助手。
记住定期检查更新,开发者社区持续为插件添加新功能和修复改进。Happy MMD creating!✨
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00