gradient predictors and fast histograms, but no MA tree. 2. Thunder – Both Lightning and Thunder are similar for Lossy, for lossless, Thunder uses a fixed MA tree and gradient predictors. 3. Falcon – Instead 128x128 256x256 512x512 1024x1024 Predictor Which predictor to use in conjunction with the MA tree. Where VarDCT compresses the image by abstracting complex gradients into mathematical functions, Modular gradient and weighted. Use all predictors Pixels for MA tree learning. Fraction of pixels used for the Meta-Adaptive Context tree. The MA tree is a way of analyzing the pixels surrounding the current

gradient predictors and fast histograms, but no MA tree. 2. Thunder – Both Lightning and Thunder are similar for Lossy, for lossless, Thunder uses a fixed MA tree and gradient predictors. 3. Falcon – Instead 128x128 256x256 512x512 1024x1024 Predictor Which predictor to use in conjunction with the MA tree. Where VarDCT compresses the image by abstracting complex gradients into mathematical functions, Modular gradient and weighted. Use all predictors Pixels for MA tree learning. Fraction of pixels used for the Meta-Adaptive Context tree. The MA tree is a way of analyzing the pixels surrounding the current

gradient predictors and fast histograms, but no MA tree. 2. Thunder -- Both Lightning and Thunder are similar for Lossy, for lossless, Thunder uses a fixed MA tree and gradient predictors. 3. Falcon -- Instead 128x128 256x256 512x512 1024x1024 Predictor Which predictor to use in conjunction with the MA tree. Where VarDCT compresses the image by abstracting complex gradients into mathematical functions, Modular gradient and weighted. Use all predictors Pixels for MA tree learning. Fraction of pixels used for the Meta-Adaptive Context tree. The MA tree is a way of analyzing the pixels surrounding the current

个相邻像素的数值进行权衡：上方、左 侧、右上方，加上它们本身的同一方向上的相邻像素。 渐变 + 权衡 – 混合渐变和权衡的方式。 使用所有预测器 MA 树学习像素 用于 Meta-Adaptive Context Tree (元-自适应上下文树) 的像素比例。 MA 树是分析当前像素周围的像素的一种手段，它会根据上下文为这 个像素选择一个预测器。MA 树学习使用的像素越多，它就能更好地 理解像素所处环境 (上下文)，从而进行更好的压缩，但这也需要在编 Distant)、9. 图章 少 女漫画泡泡 (Stamp Shoujo Bubbles)、10. 图章 闪光 (Stamp Sparkles)、11. 图章 抽象树丛 (Stamp Stylised Tree)、12. 图章 植被氛围 (Stamp Vegetal)、13. 图章 水 面 (Stamp Water) 图层和蒙版 图层是数字绘画的一项核心概念。 你可以把画面的不同部份分开在不同的图层上绘制，从而确保各层颜色互不干 [https://invent.kde.org/] 网站。 3. 访问 repository [https://invent.kde.org/documentation/docs-krita- org/tree/master] 页面并点击 fork 。 4. 你会被跳传到你的 fork 所在的代码仓库页面。它通常位于 invent.kde.org/你的 KDE 登录名/docs-krita-org。

个相邻像素的数值进行权衡：上 方、左侧、右上方，加上它们本身的同一方向上的相邻 像素。 渐变 + 权衡 – 混合渐变和权衡的方式。 使用所有预测器 MA 树学习像素 用于 Meta-Adaptive Context Tree (元-自适应上下文树) 的 像素比例。MA 树是分析当前像素周围的像素的一种手段， 它会根据上下文为这个像素选择一个预测器。MA 树学习使 用的像素越多，它就能更好地理解像素所处环境 (上下文)， Distant)、9. 图章 少 女漫画泡泡 (Stamp Shoujo Bubbles)、10. 图章 闪光 (Stamp Sparkles)、11. 图章 抽象树丛 (Stamp Stylised Tree)、12. 图章 植被氛围 (Stamp Vegetal)、13. 图章 水面 (Stamp Water) 图层和蒙版 图层是数字绘画的一项核心概念。 你可以把画面的不同部份分开在不同的图层上绘制，从而确保各层 [https://invent.kde.org/] 网站。 3. 访问 repository [https://invent.kde.org/documentation/docs-krita- org/tree/master] 页面并点击 fork 。 4. 你会被跳传到你的 fork 所在的代码仓库页面。它通常位于 invent.kde.org/你的 KDE 登录名/docs-krita-org。

个相邻像素的数值进行权衡：上方、左侧、 右上方，加上它们本身的同一方向上的相邻像素。 渐变 + 权衡 – 混合渐变和权衡的方式。 使用所有预测器 MA 树学习像素 用于 Meta-Adaptive Context Tree (元-自适应上下文树) 的像素比例。MA 树是分析当前像素周围的像素的一种手段，它会根据上下文为这个像素 选择一个预测器。MA 树学习使用的像素越多，它就能更好地理解像素 所处环境 (上下文)， Distant)、9. 图章 少女漫画泡泡 (Stamp Shoujo Bubbles)、10. 图章 闪光 (Stamp Sparkles)、11. 图 章 抽象树丛 (Stamp Stylised Tree)、12. 图章 植被氛围 (Stamp Vegetal)、13. 图章 水面 (Stamp Water) 图层和蒙版 图层是数字绘画的一项核心概念。 你可以把画面的不同部份分开在不同的图层上绘制，从而确保各层颜色互不干 [https://invent.kde.org/] 网站。 3. 访问 repository [https://invent.kde.org/documentation/docs-krita-org/tree/master] 页面并点击 fork 。 4. 你会被跳传到你的 fork 所在的代码仓库页面。它通常位于 invent.kde.org/你的 KDE 登录名/docs-krita-org。

个相邻像素的数值进行权衡：上方、左侧、 右上方，加上它们本身的同一方向上的相邻像素。 渐变 + 权衡 – 混合渐变和权衡的方式。 使用所有预测器 MA 树学习像素 用于 Meta-Adaptive Context Tree (元-自适应上下文树) 的像素比例。MA 树是分析当前像素周围的像素的一种手段，它会根据上下文为这个像素 选择一个预测器。MA 树学习使用的像素越多，它就能更好地理解像素 所处环境 (上下文)， Distant)、9. 图章 少女漫画泡泡 (Stamp Shoujo Bubbles)、10. 图章 闪光 (Stamp Sparkles)、11. 图 章 抽象树丛 (Stamp Stylised Tree)、12. 图章 植被氛围 (Stamp Vegetal)、13. 图章 水面 (Stamp Water) 图层和蒙版 图层是数字绘画的一项核心概念。 你可以把画面的不同部份分开在不同的图层上绘制，从而确保各层颜色互不干 [https://invent.kde.org/] 网站。 3. 访问 repository [https://invent.kde.org/documentation/docs-krita-org/tree/master] 页面并点击 fork 。 4. 你会被跳传到你的 fork 所在的代码仓库页面。它通常位于 invent.kde.org/你的 KDE 登录名/docs-krita-org。

Distant)、9. 图章 少 ⼥漫画泡泡 (Stamp Shoujo Bubbles)、10. 图章 闪光 (Stamp Sparkles)、11. 图章 抽象树丛 (Stamp Stylised Tree)、12. 图章 植被氛围 (Stamp Vegetal)、13. 图章 ⽔⾯ (Stamp Water) 图层和蒙版 图层是数字绘画的⼀项核⼼概念。 你可以把画⾯的不同部份分开在不同的图层上绘制，从⽽确保各层 [https://invent.kde.org/] ⽹站。 3. 访问 repository [https://invent.kde.org/documentation/docs- krita-org/tree/master] ⻚⾯并点击 fork 。 4. 你会被跳传到你的 fork 所在的代码仓库⻚⾯。它通常位于 invent.kde.org/你的 KDE 登录名/docs-krita-org 。 Restart the docker service sudo systemctl start docker Then you need to download deps and Krita source tree. These steps are not included into the Dockerfile to save internal bandwidth # create directory structure

Distant)、9. 图章 少女漫画泡泡 (Stamp Shoujo Bubbles)、10. 图章 闪光 (Stamp Sparkles)、11. 图 章 抽象树丛 (Stamp Stylised Tree)、12. 图章 植被氛围 (Stamp Vegetal)、13. 图章 水面 (Stamp Water) 图层和蒙版 图层是数字绘画的一项核心概念。 你可以把画面的不同部份分开在不同的图层上绘制，从而确保各层颜色互不干 [https://invent.kde.org/] 网站。 3. 访问 repository [https://invent.kde.org/documentation/docs-krita-org/tree/master] 页面并点击 fork 。 4. 你会被跳传到你的 fork 所在的代码仓库页面。它通常位于 invent.kde.org/你的 KDE 登录名/docs-krita-org Restart the docker service sudo systemctl start docker Then you need to download deps and Krita source tree. These steps are not included into the Dockerfile to save internal bandwidth # create directory structure