Pivot-Painter-for-Blender 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍
Pivot-Painter-for-Blender 是一个开源项目,它为 Blender 提供了一个工具,用于在 3D 场景中快速定位和绘制旋转中心点。这个工具对于动画制作和 3D 建模非常有用,可以帮助用户高效地调整物体的旋转中心点。该项目主要使用 Python 编程语言开发,并且是专门为 Blender 这一开源 3D 创作套件设计的插件。
2. 项目使用的关键技术和框架
此项目使用的主要技术是 Blender 的 Python API,它允许开发者通过 Python 编程语言来控制 Blender 的功能和界面。通过使用这个 API,开发者可以为 Blender 创建自定义工具和插件,以扩展其功能。Pivot-Painter-for-Blender 项目没有使用额外的外部框架,它是完全基于 Blender 内置的 Python API 开发的。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您已经满足了以下要求:
- 安装了 Blender:确保您的计算机上安装了 Blender。如果尚未安装,请从 Blender 官方网站下载并安装适合您操作系统的版本。
- Python 环境:Blender 通常自带 Python 环境,因此不需要单独安装 Python。不过,请确认您的 Blender 版本使用的 Python 版本。
安装步骤
-
下载插件:首先,从项目仓库下载插件文件。可以通过克隆仓库或下载 ZIP 文件的方式获取插件代码。
-
解压文件:如果下载的是 ZIP 文件,请先将其解压到一个文件夹中。
-
复制插件:将解压后的文件夹复制到 Blender 的插件目录中。Blender 插件目录通常位于以下位置:
- Windows:
C:\Program Files\Blender Foundation\Blender\版本号\scripts\addons - macOS:
/Applications/Blender.app/Contents/Resources/versions/版本号/scripts/addons - Linux:
/usr/share/blender/scripts/addons或/home/用户名/.config/blender/版本号/scripts/addons
- Windows:
-
启动 Blender:启动 Blender,在 "编辑" 菜单中选择 "首选项"。
-
安装插件:在 "首选项" 窗口的 "插件" 选项卡中,找到 "Pivot-Painter-for-Blender" 插件,并勾选它以启用。
-
使用插件:启用插件后,您可以在 Blender 的 "工具" 面板中找到 "Pivot-Painter" 工具,并开始使用。
按照上述步骤操作,即可成功安装和配置 Pivot-Painter-for-Blender 插件,开始享受它带来的便捷功能。
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