【亲测免费】 在Linux上体验Photoshop CC 2022:开源安装工具推荐
项目介绍
对于许多设计师和创意工作者来说,Photoshop是不可或缺的工具。然而,长期以来,Linux用户一直无法享受到这一强大的图像编辑软件。为了填补这一空白,开源社区推出了一个名为Photoshop-CC2022-Linux的项目,旨在通过Wine技术在Linux系统上安装和运行Photoshop CC 2022。
该项目由社区开发者维护,提供了一个简单易用的安装脚本,帮助用户在Linux环境下快速部署Photoshop CC 2022。尽管目前版本在稳定性和性能上与Windows版本仍有一定差距,但对于需要在Linux平台上进行图像编辑的用户来说,这无疑是一个极具吸引力的选择。
项目技术分析
Photoshop-CC2022-Linux项目主要依赖于以下技术:
-
Wine: Wine是一个能够在Linux、macOS和BSD上运行Windows应用程序的兼容层。通过Wine,用户可以在Linux系统上模拟Windows环境,从而运行Photoshop CC 2022。
-
Zenity: Zenity是一个用于创建图形用户界面的工具,项目中使用它来提供简单的GUI安装选项。
-
AppMenu-GTK-Module: 这是一个GTK模块,用于在Linux桌面环境中集成应用程序菜单。
-
Vulkan: Vulkan是一个跨平台的图形API,项目中使用它来支持GPU加速,尽管目前Photoshop CC 2022在Linux上的GPU加速尚未完全实现。
-
VKD3D-Proton: 这是一个用于Direct3D 12的Vulkan实现,帮助提升Wine环境下Direct3D应用程序的性能。
项目及技术应用场景
Photoshop-CC2022-Linux项目适用于以下场景:
-
Linux桌面用户: 对于那些习惯使用Linux桌面环境,但又需要使用Photoshop进行图像编辑的用户,该项目提供了一个便捷的解决方案。
-
开发者与设计师: 对于需要在Linux环境下进行开发或设计工作的用户,Photoshop的集成可以显著提升工作效率。
-
教育与培训: 在教育和培训环境中,学生和教师可以使用该项目在Linux系统上学习和教授Photoshop的使用技巧。
-
开源社区: 该项目不仅为Linux用户提供了便利,还展示了开源社区在跨平台兼容性方面的创新能力。
项目特点
-
开源免费: 该项目完全开源,用户可以自由下载、使用和修改代码。
-
跨平台兼容: 通过Wine技术,实现了在Linux系统上运行Windows应用程序,打破了平台限制。
-
简单易用: 项目提供了CLI和GUI两种安装方式,用户可以根据自己的需求选择合适的安装方法。
-
社区支持: 项目由社区开发者维护,用户可以通过GitHub提交问题和建议,获得及时的技术支持。
-
持续更新: 开发者会根据用户反馈和Wine的更新情况,持续改进项目的稳定性和性能。
结语
Photoshop-CC2022-Linux项目为Linux用户提供了一个在本地系统上运行Photoshop CC 2022的途径,尽管目前仍存在一些限制,但其潜力和社区支持使其成为一个值得尝试的选择。如果你是一名Linux用户,并且需要使用Photoshop进行图像编辑,不妨试试这个开源项目,体验在Linux上使用Photoshop的乐趣。
特别感谢: 该项目得到了WineHQ团队、Gictorbit、HansKristian-Work以及Adobe的支持和启发。如果你觉得这个项目对你有帮助,可以通过捐赠支持开发者,帮助他们继续维护和改进项目。
捐赠方式:
- BTC: 1LDKrdTKGHtGRjDSL2ULxGGzX4onL5YUsp
- ETH: 0x57bf06a94ead7b18beb237e9aec9ae3ef06fe29a
- BUSD: 0x57bf06a94ead7b18beb237e9aec9ae3ef06fe29a
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00