OctaneRender for Cinema 4D Essential Training OctaneRender for Cinema 4D Essential Training Lynda课程

OctaneRender基础教程
本课程由mograph艺术家Andy Needham讲解OctaneRender的基础知识,OctaneRender是Cinema 4D的第三方渲染引擎,以其高效渲染速度而闻名。课程包括快速入门指南、实时查看器的使用、材料和照明系统的介绍等内容。

OctaneRender for Cinema 4D Essential Training 中文字幕

OctaneRender for Cinema 4D Essential Training 中文字幕OctaneRender for Cinema 4D Essential Training

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OctaneRender是Cinema 4D的流行第三方渲染引擎
它比标准CPU渲染器在更短的时间内渲染图像
在本课程中,mograph艺术家Andy Needham向成员介绍了这个用于3D建模和设计的关键工具
它以快速入门指南开始,旨在让您在30分钟或更短的时间内使用Octane
Andy然后探索了Live Viewer–引擎的核心,它为您的项目提供即时视觉反馈,并为Octane提供C4D布局
然后深入研究材料,包括Octane 3.08中引入的混合物和金属材料;辛烷值照明系统;和镜头相机,可以实现景深和运动模糊等效果
Andy还评论了Octane Scatter,像雾一样的体积效果,以及新的Toon材料和灯光
他演示了如何优化渲染设置并使用多遍工作流程,使您能够最灵活地控制场景
该课程包含了一项挑战,可以让您练习新发现的技能

主题包括:
什么是OctaneRender?
构图镜头
添加材料和灯光
渲染您的第一张图片
使用Live Viewer
创建辛烷素材料
混合和混合材料
使用灯和相机
渲染头发,粒子和雾等物体
创建渲染设置预设
渲染动画
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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  • [讲师]嗨,我的名字是Andy Needham,欢迎来到这门课程,学习Octane for Cinema 4D的基本知识。
    我将首先讨论Octane Render是什么以及使用这款多功能第三方渲染器可以做些什么。
    在我们深入了解Octane for Cinema 4D之前,我们先阅读一本快速入门指南,以便您获得成功。
    我将向您展示如何使用实时查看器。
    我们将创建一个可以在使用Octane时在Cinema 4D中使用的布局。
    然后,我们将深入研究材料,包括Octane 3.08中引入的新混合物和金属材料。
    我们将探索Octane的照明系统和薄透镜相机,我们可以在其中创建景深和运动模糊等效果。
    我将介绍如何使用后期效果。
    Octane for Cinema 4D还有其他功能,我们也将深入研究。
    像Octane Scatter一样,能够创建雾等体积效应。
    和新调材料和灯。
    最后,我将讨论Octane的渲染设置,包括如何优化它们,以及如何使用Octane的多部件工作流程。
    我在本课程结束时的目标是,您将拥有如何使用Octane Cinema 4D的坚实基础。
    所以,如果你准备好了,那就让我们开始吧。
    本课程视频下载地址:OctaneRender for Cinema 4D Essential Training
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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