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。
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