Material Maker 1.4b2版本深度解析:材质创作工具的重大更新
2025-06-14 00:23:50作者:蔡丛锟
Material Maker是一款开源的材质创作工具,它采用节点式编辑方式,让艺术家和开发者能够高效地创建复杂的程序化材质。该工具特别适合游戏开发、3D建模和视觉效果制作等领域,通过直观的节点连接方式实现材质的可视化编程。
核心功能增强
Material Maker 1.4b2版本带来了多项重要改进,显著提升了用户体验和工作效率。在动画导出方面,现在能够保存动画导出参数,这对于需要频繁导出动画序列的用户来说是个重大便利。新增的快捷键系统(H键最小化节点,Ctrl+,打开首选项)让常用操作更加快捷。
3D预览功能也得到优化,现在最多可显示5个自定义模型,便于用户同时查看材质在不同模型上的表现效果。对于macOS用户,DMG生成机制得到了改进,安装体验更加流畅。
节点系统重大升级
节点系统是Material Maker的核心,1.4b2版本对节点功能进行了全面增强:
- RGBA变换节点现在支持可变参数输入,提供了更大的灵活性。
- 改进了FBM(分形布朗运动)节点,修复了可能出现的伪影问题。
- 曲线参数现在可以直接拖动到色调节点,简化了工作流程。
- 挤出(Extrude)和旋转(Revolution)节点新增了轴向参数控制,为3D形状创作提供更多可能性。
- EasySDF编辑器增加了更多基本图元,简化了符号距离场(SDF)的创建工作。
特别值得注意的是Splines参数编辑器的改进,现在可以更直观地编辑样条曲线,这对于创建复杂的渐变和过渡效果非常有帮助。
导出功能优化
材质导出功能是本版本的另一大亮点:
- 新增了Unity URP(通用渲染管线)静态材质类型的导出目标,方便Unity开发者使用。
- 修复了Unity HDRP(高清渲染管线)导出目标的问题,确保高质量材质能够正确导出。
- 改进了整个导出编辑器界面,使导出过程更加直观可靠。
用户体验改进
1.4b2版本在用户体验方面做了大量细致优化:
- 修复了色调映射/曝光度字段在设置环境时可能不显示的问题。
- 改进了高DPI显示下的对话框缩放比例,确保在高分辨率屏幕上显示正常。
- 环境编辑器得到修复和改进,使环境设置更加稳定。
- 文档系统进行了更新和修复,现在从软件内部访问文档更加可靠。
- 修复了TEX3D预览中的锯齿问题和SDF3D预览中的除零错误,确保预览效果准确。
技术细节优化
在底层技术方面,1.4b2版本也进行了多项改进:
- 数学运算节点更新了新的运算符别名,使表达式编写更加直观。
- 修复了万花筒(Kaleidoscope)节点的变化效果,确保图案对称性正确。
- 改进了节点标签对齐方式,使节点图更加整洁易读。
- 修复了EXR文件格式支持,确保这种高动态范围图像格式能够正确处理。
- 曲线预设图标得到修复,现在能够正确显示各种曲线类型。
总结
Material Maker 1.4b2版本通过全面的功能增强和错误修复,显著提升了材质创作的效率和体验。无论是核心节点功能的扩展,导出流程的优化,还是用户体验的改进,都体现了开发团队对细节的关注和对用户需求的响应。这些改进使得Material Maker在程序化材质创作领域的竞争力进一步增强,为3D艺术家和开发者提供了更加强大且易用的工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
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++
660
304
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866