NormalMap-Online 项目推荐
2026-01-20 01:50:47作者:庞眉杨Will
1. 项目基础介绍和主要编程语言
NormalMap-Online 是一个在线工具,旨在帮助用户从高度图生成法线贴图。该项目托管在 GitHub 上,地址为 https://github.com/cpetry/NormalMap-Online.git。该项目主要使用以下编程语言开发:
- JavaScript: 69.9%
- HTML: 19.6%
- CSS: 10.5%
2. 项目的核心功能
NormalMap-Online 的核心功能是允许用户在浏览器中直接生成法线贴图。用户可以通过以下步骤使用该工具:
- 上传高度图: 用户可以通过拖放方式上传高度图。
- 调整设置: 用户可以根据需要调整生成法线贴图的参数。
- 预览和下载: 用户可以在预览窗口中查看生成的法线贴图,并下载到本地。
此外,该工具还支持生成位移贴图和环境光遮蔽贴图,并提供实时预览功能。
3. 项目最近更新的功能
截至最新更新,NormalMap-Online 项目的主要更新包括:
- 改进的用户界面: 优化了用户界面,使其更加直观和易于使用。
- 性能优化: 通过优化代码和算法,提升了生成法线贴图的速度和效率。
- 新增功能: 增加了对更多格式的高度图的支持,并改进了预览窗口的显示效果。
通过这些更新,NormalMap-Online 进一步提升了用户体验,使其成为一个更加强大和易用的在线法线贴图生成工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedJavaScript094- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
700
4.5 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
563
691
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
JavaScript
521
93
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
956
951
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
411
338
🎉 (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
1.6 K
939
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
340
387
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
128
209
昇腾LLM分布式训练框架
Python
148
176
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
140
221