NukeToolSet 开源项目安装与使用指南
1. 项目介绍
NukeToolSet 是一个专为 Nuke 用户设计的开源工具集,包含了一系列自定义节点、脚本和工具。这些工具旨在简化工作流程并增强 Nuke 的功能,例如快速调色工具、自动化工作流、便捷的文件管理以及增强型的辅助工具。通过整合这些工具,Nuke 用户能够更高效地完成日常任务,节省宝贵的时间。
2. 项目快速启动
2.1 安装步骤
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克隆项目: 首先,从 GitHub 克隆 NukeToolSet 项目到本地。
git clone https://github.com/weijer/NukeToolSet.git -
配置 Nuke 插件路径: 在 Nuke 的配置文件夹中创建一个
menu.py文件,并添加以下代码以指定插件路径。nuke.pluginAddPath("你的插件路径/NukeToolSet")例如:
nuke.pluginAddPath("E:/Nuke_plugin/NukeToolSet") -
启动 Nuke: 启动 Nuke,插件将会自动加载。
2.2 使用示例
以下是一个简单的使用示例,展示如何使用 NukeToolSet 中的快速调色工具。
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打开 Nuke: 启动 Nuke 并创建一个新的脚本。
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加载图像: 使用
Read节点加载一张图像。 -
应用调色工具: 在节点图中右键点击,选择
NukeToolSet菜单,然后选择快速调色工具。 -
调整参数: 根据需要调整调色工具的参数,实时预览效果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 色彩调整
在处理大量镜头时,NukeToolSet 的快速调色工具可以大大提高色彩调整的速度。通过简单的参数调整,艺术家可以快速实现所需的色调和亮度效果。
3.2 自动化工作流
NukeToolSet 提供了一系列自动化脚本,用于自动执行重复性的任务,如批处理渲染和镜头同步。这些脚本可以显著减轻艺术家的负担,提高工作效率。
3.3 文件管理
在管理复杂项目中的文件时,NukeToolSet 的文件操作工具是得力助手。它支持批量重命名和文件预览,简化了文件的导入导出过程。
4. 典型生态项目
4.1 Cryptomatte
Cryptomatte 是一个用于自动创建 ID 遮罩的工具,广泛应用于视觉效果和影视后期制作中。NukeToolSet 集成了 Cryptomatte,使得艺术家可以更方便地使用这一强大的功能。
4.2 MochaImport
MochaImport 是一个用于导入 Mocha 跟踪数据的工具,NukeToolSet 提供了对 MochaImport 的支持,使得跟踪数据的导入更加便捷。
通过使用 NukeToolSet,艺术家不仅可以优化工作流程,还能释放 Nuke 更多的潜能,提升创作体验。
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