Adobe-Export-Scripts 使用教程

Adobe-Export-Scripts 使用教程

Adobe-Export-ScriptsPhotoshop and Illustrator scripts项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adobe-Export-Scripts

项目介绍

Adobe-Export-Scripts 是一个开源项目,旨在提供一系列用于Adobe软件(如Photoshop)的导出脚本。这些脚本可以帮助用户自动化导出过程,提高工作效率。项目托管在GitHub上,由社区维护和更新。

项目快速启动

安装步骤

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/bronzehedwick/Adobe-Export-Scripts.git
    
  2. 安装依赖(如果需要):

    cd Adobe-Export-Scripts
    npm install
    
  3. 将脚本放入Adobe脚本目录

    • 将克隆的脚本文件复制到Adobe软件的脚本目录中,例如:
      /Applications/Adobe Photoshop 2024/Presets/Scripts/
      

使用示例

  1. 打开Adobe Photoshop
  2. 选择文件 -> 脚本 -> 浏览,选择你刚刚复制的脚本文件。
  3. 运行脚本,根据提示进行操作。

应用案例和最佳实践

案例一:批量导出图片

假设你需要批量导出Photoshop中的多个图层为PNG文件,可以使用BatchExport.jsx脚本:

  1. 打开包含多个图层的PSD文件
  2. 运行BatchExport.jsx脚本
  3. 选择导出格式和路径,脚本将自动导出每个图层为单独的PNG文件。

最佳实践

  • 定期更新脚本:关注GitHub仓库的更新,及时获取新功能和修复。
  • 自定义脚本:根据个人需求修改脚本,实现更个性化的导出功能。

典型生态项目

项目一:Adobe Scripts Hub

Adobe Scripts Hub 是一个集合了多种Adobe脚本的项目,涵盖了Photoshop、Illustrator等多个软件。它提供了丰富的脚本资源,方便用户快速找到并使用。

项目二:Photoshop Actions

Photoshop Actions 是一个专注于Photoshop动作的项目,提供了大量的预设动作,可以与脚本结合使用,进一步提升工作效率。

通过这些生态项目,用户可以更好地利用开源资源,构建更强大的工作流程。

Adobe-Export-ScriptsPhotoshop and Illustrator scripts项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/Adobe-Export-Scripts

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### Linux 上使用 lora-scripts教程 #### 安装环境准备 为了在Linux环境中顺利运行`lora-scripts`,需先确保Python版本不低于3.8,并已安装Git工具。这可以通过命令行输入`python3 --version`和`git --version`来验证。 #### 获取并配置 lora-scripts 仓库 通过执行如下指令获取项目源码以及必要的子模块文件[^1]: ```bash cd /path/to/desired/location/ git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/lora-scripts.git cd lora-scripts git submodule init git submodule update ``` #### 设置虚拟环境与依赖项管理 建议创建独立的Python虚拟环境来进行开发工作,防止不同项目的包冲突。可以利用venv库建立新的虚拟环境,并激活它: ```bash python3 -m venv ./venv source ./venv/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` 随后依据官方说明文档中的指导完成剩余软件包的加载过程[^2]: ```bash cd sd_scripts pip install --upgrade -r requirements.txt ``` #### 启动图形界面 (GUI) 对于不熟悉命令行操作的新手来说,可以直接启动内置的图形化用户界面进行参数设置和模型训练任务提交。只需简单地调用以下命令即可打开应用程序窗口: ```bash streamlit run webui.py ``` #### 命令行模式下执行特定功能 除了直观易懂的操作面板外,还支持以编程方式定义各项活动流程。比如要开始一次基于LoRA方法论的微调作业,则可参照下面的例子编写相应的Shell脚本或直接于终端内键入对应语句: ```bash accelerate launch train_network.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-2-base" \ --dataset_name="your_dataset_directory_here" \ --output_dir="./outputs" ```
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