Blender 4.5 (Linux, macOS, Windows) - 开源 3D 创意软件 (渲染 建模 雕刻)

Blender 4.5:开源跨平台3D创意软件

Blender 4.5 (Linux, macOS, Windows) - 开源 3D 创意软件 (渲染 建模 雕刻)

Open-Source 3D Graphics App Introduces Experimental Vulkan Backend

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作者主页:sysin.org


创造的自由

Blender 获得 GNU GPL 许可,由其贡献者拥有。
因此,Blender 永远是免费和开源软件。

使命

以免费 / 开源软件的形式将世界上最好的 3D CG 技术交到艺术家手中。

想象

每个人都应该自由地创作 3D CG 内容 (sysin),拥有自由的技术和创意制作手段以及自由的市场准入。

组织机构

Blender 基金会 (2002) 是一个独立的公益组织。其衍生公司 Blender Institute (2007) 是基金会的办公室所在地,目前拥有 24 名员工,负责 Blender 软件和创意项目,以在生产环境中验证和测试 Blender。

2020 年,该研究所拆分为两家公司; Blender Institute 现在仅作为 Blender 基金会的工作公司,新的 Blender Studio 将为 Blender 制作内容和测试生产流程的使命做出贡献。

这些组织支持 Blender.org 上的贡献者社区。这就是 Blender 的诞生地。

Blender

Blender 如何获得资金。

软件

Blender 是免费的开源 3D 创作套件。它支持整个 3D 管道——建模、绑定、动画、模拟、渲染、合成和运动跟踪,甚至视频编辑和游戏创建。高级用户使用 Blender 的 Python 脚本 API 来定制应用程序并编写专门的工具; 通常这些都包含在 Blender 的未来版本中。Blender 非常适合个人和小型工作室 (sysin),他们可以从其统一的流程和响应式开发流程中受益。中提供了许多基于 Blender 的项目的示例 展示

Blender 是跨平台的,在 Linux、Windows 和 Macintosh 计算机上运行得同样好。其界面使用 OpenGL 来提供一致的体验。列表 为了确认特定的兼容性,支持的平台 显示了开发团队定期测试的平台。

下的社区驱动项目 作为 GNU 通用公共许可证 (GPL),公众有权对代码库进行大大小小的更改,从而带来新功能、响应性错误修复和更好的可用性。Blender 没有价格标签,但您可以 投资参与 并帮助推进强大的协作工具:Blender 是您自己的 3D 软件。

随时欢迎更多帮助!从开发和改进 Blender 到编写文档等,您可以做很多不同的事情来 参与其中

隶属关系

的成员 Blender 基金会是开放发明网络KhronosLinux 基金会学院软件基金会

许可证

Blender 是免费软件。您可以 目的自由 使用 Blender 出于任何,包括商业或教育目的。定义的 这种自由是由 Blender 的 GNU 通用公共许可证 (GPL)

了解有关 许可证的 更多信息。

下载地址

Blender 4.5 for macOS, Linux, Windows

  • 请访问:https://sysin.org/blog/blender/
  • Blender 4.5 for macOS x64 (Intel 处理器) (blender-4.5.0-macos-x64.dmg)
  • Blender 4.5 for macOS ARM64 (Apple 芯片) (blender-4.5.0-macos-arm64.dmg)
  • Blender 4.5 for Linux x64 (blender-4.5.0-linux-x64.tar.xz)
  • Blender 4.5 for Windows x64 (blender-4.5.0-windows-x64.exe)
  • Blender 4.5 for Windows ARM64 (blender-4.5.0-windows-arm64.exe)

更多:macOS 下载汇总 (系统、应用和教程)

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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