推荐开源项目:CMT——强大的Maya工具集合
2024-05-25 08:54:23作者:裴锟轩Denise
1、项目介绍
CMT 是一个由ChadMV开发的开源项目,包含了他个人项目中使用的各种Maya工具。这个工具包不仅是一个实用的资源库,也是一本活生生的技术参考书,你可以从中汲取灵感或者直接应用到自己的项目中。虽然并非专业级产品,但CMT凭借其灵活多样的功能和开放源码的特性,已经在社区中赢得了赞誉。
2、项目技术分析
CMT的核心是基于C++编写的插件,利用了Eigen库进行高效计算。项目的构建过程借助CMake管理,支持在Windows上用Visual Studio进行编译。代码风格遵循Black,保证了代码的一致性和可读性。
对于开发者来说,这意味着你可以轻松地将这些工具集成到你的工作流程中,并且有充分的自由度来修改和优化它们以满足特定需求。
3、项目及技术应用场景
CMT主要应用于三维动画制作软件Autodesk Maya。无论你是专业的动画师、特效艺术家还是游戏开发者,都可以从这个工具集中受益:
- 提高效率:通过预建的插件,可以快速执行复杂的任务,如几何处理、动画调整等。
- 学习新技能:查看源代码,了解如何利用Eigen和Maya API实现高级功能。
- 定制化工作流:根据自身需求对工具进行个性化修改,打造独一无二的工作环境。
4、项目特点
- 多版本兼容:提供适用于Maya 2018至2020版本的预编译插件,确保跨版本工作的灵活性。
- 开源免费:遵循MIT许可,任何人都可以自由使用、修改和分享代码。
- 文档齐全:完整的在线文档(https://chadmv.github.io/cmt)方便用户查阅和学习。
- 模块化设计:按照Maya模块标准设计,易于安装和配置。
综上所述,CMT不仅是一款实用的Maya工具集,更是提升工作效率、启发创新思维的宝贵资源。如果你是Maya的爱好者或专业人士,我们强烈建议你尝试并加入CMT的使用和贡献行列,一起推动三维创作技术的发展。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 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 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
664
152
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++
659
298
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
236
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
140
875
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
🎉 (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
1.18 K
648
仓颉编程语言开发者文档。
59
818