Ucupaint 2.3.2版本发布:Blender 5.0支持与烘焙功能增强
Ucupaint是一款功能强大的Blender插件,专注于为3D艺术家提供专业的纹理绘制和材质处理工具。作为Blender生态系统中的重要组成部分,Ucupaint通过其直观的界面和强大的功能,大大简化了3D模型的纹理创作流程。
核心更新内容
Blender 5.0 Alpha支持
本次2.3.2版本最重要的更新之一就是添加了对Blender 5.0 Alpha版本的支持。这意味着用户可以在最新的Blender开发版本中使用Ucupaint的所有功能,而无需等待正式版发布。这一更新确保了插件与Blender最新技术架构的兼容性,为艺术家提供了更稳定的创作环境。
点状度烘焙标准化选项
点状度(Pointiness)是计算机图形学中描述模型表面曲率变化的重要参数,常用于创建边缘磨损、污渍堆积等视觉效果。新版本中增加的"Normalize"选项能够自动调整点状度值的分布范围,有效减少了传统烘焙方法中常见的带状伪影问题。
技术实现上,标准化处理通过重新映射数值范围,使得点状度值在0到1之间均匀分布。这不仅改善了视觉效果,还使得后续的纹理调整更加直观可控。艺术家可以更容易地通过简单的参数调整获得理想的表面细节。
笼状烘焙支持
新增的"Use Cage"选项为烘焙其他对象数据提供了更精确的控制方法。笼状烘焙技术通过在原始模型外围创建一个包裹笼,解决了复杂几何体在传统投影烘焙中可能出现的自相交和投影错误问题。
这一功能特别适用于以下场景:
- 高模到低模的细节烘焙
- 多对象间的数据传递
- 需要精确控制投影距离的复杂形状
渐变修改器增强
渐变修改器(Ramp Modifier)现在提供了更精细的控制选项,允许用户选择仅影响颜色通道或仅影响Alpha通道。这一改进为材质创作带来了更大的灵活性,使得艺术家可以:
- 单独调整颜色渐变而不影响透明度
- 仅修改Alpha通道实现特殊的遮罩效果
- 更精确地控制不同通道的混合方式
烘焙系统优化
新版本中,"Other Object Emission"选项被替换为更通用的"Other Object Color"选项。这一改变扩展了功能适用范围,现在不仅支持自发光材质,还可以处理Principled BSDF和Diffuse BSDF等常见材质类型。
技术层面上,这一改进通过重构着色器分析逻辑,实现了对多种材质节点的颜色输出提取,大大提高了工作流程的通用性。
重要问题修复
本次更新还包含多项关键问题修复,显著提升了插件的稳定性和用户体验:
-
Alpha区域伪影修复:解决了在使用其他对象颜色作为凹凸贴图时,Alpha通道边缘出现的视觉伪影问题,确保了材质表现的准确性。
-
UV刷新机制改进:优化了自定义通道源图像的UV刷新逻辑,消除了因同步错误导致的潜在崩溃问题。
-
向量位移缩放修正:针对Blender 4.5及以上版本,修正了向量位移贴图的缩放计算问题,确保了跨版本的一致性。
-
界面显示优化:调整了"Active Mask / Override"选项的命名,使其更准确地反映功能本质,改为"Active Mask / Custom Data"。
技术实现亮点
从底层实现来看,2.3.2版本体现了Ucupaint开发团队对以下几个技术方向的重视:
-
前瞻性兼容:提前支持Blender 5.0 Alpha展示了插件架构的适应性和开发团队对Blender生态发展的紧密跟进。
-
算法优化:点状度标准化处理采用了更科学的数值分布算法,从根本上改善了烘焙质量。
-
功能泛化:将特定功能(如Other Object Emission)扩展为更通用的解决方案(Other Object Color),体现了API设计的灵活性。
-
用户体验精细化:通过对小功能点(如渐变修改器通道控制)的持续优化,不断提升专业用户的工作效率。
总结
Ucupaint 2.3.2版本在保持核心功能稳定的同时,通过多项有针对性的改进和增强,进一步巩固了其作为Blender高质量纹理绘制解决方案的地位。特别是对Blender 5.0的前瞻性支持和对烘焙系统的深度优化,展现了开发团队对行业发展趋势的敏锐把握和对用户需求的深刻理解。这些更新将帮助3D艺术家在材质创作过程中获得更高质量的结果和更高的工作效率。
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