【免费下载】 Krita AI工具插件安装和配置指南
2026-02-04 04:19:46作者:翟萌耘Ralph
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Krita AI工具插件是一个为Krita图像编辑软件开发的插件,旨在通过AI技术帮助用户更快速地选择和遮罩图像中的对象。该项目主要使用C++编程语言进行开发,同时也涉及CMake和Shell脚本的使用。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目主要使用了以下关键技术和框架:
- Segment Anything Model (SAM): 由Meta AI开发的一种深度神经网络模型,用于对象检测和分割。
- MobileSAM: 一个优化的SAM版本,用于在本地硬件上实现交互式性能。
- dlimgedit库: 用于集成MobileSAM模型,提供高效的图像处理能力。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统: Windows或Linux。
- Krita版本: 5.2.0或更高版本。
- 硬件要求: 建议使用支持GPU的硬件以获得更好的性能。
详细安装步骤
Windows系统安装步骤
- 下载插件: 从项目的Releases页面下载最新版本的插件。
- 解压插件: 将下载的ZIP文件解压到Krita的安装目录中。
- 启动Krita: 运行Krita,插件将自动加载。
Linux系统安装步骤
- 下载Krita AppImage: 从Krita的官方网站下载Krita的AppImage文件。
- 解压AppImage: 使用以下命令解压AppImage文件:
./krita-5.2.0-x86_64.appimage --appimage-extract - 下载插件: 从项目的Releases页面下载适用于Linux的插件tar.gz文件。
- 解压插件: 将下载的tar.gz文件解压到解压后的Krita目录中:
tar -xf krita_segmentation_plugin-linux-x64-1.0.2.tar.gz -C squashfs-root/ - 设置环境变量: 运行Krita时,设置以下环境变量:
APPDIR=/squashfs-root APPIMAGE=1 ./squashfs-root/AppRun
构建插件(可选)
如果您希望从源代码构建插件,请按照以下步骤操作:
- 克隆项目: 将项目克隆到Krita的插件目录中:
cd krita/plugins git clone https://github.com/Acly/krita-ai-tools.git - 修改CMakeLists.txt: 在Krita的插件目录中,修改CMakeLists.txt文件,添加以下行:
add_subdirectory(krita-ai-tools) - 构建Krita: 按照Krita的官方构建指南,构建并安装Krita。插件将作为Krita的一部分进行构建。
通过以上步骤,您可以成功安装和配置Krita AI工具插件,开始使用AI技术进行图像编辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.84 K
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
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
12
1
暂无简介
Dart
799
199
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
780
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
Ascend Extension for PyTorch
Python
377
450
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
16
1