Animation Foundations: Gesture 动画基础课程之姿势 Lynda课程中文字幕

本课程由皮克斯动画师安德鲁·戈登讲解,探讨如何通过手势和姿势让动画角色更显真实可信。课程涵盖手势的基础知识、避免陈词滥调、使用参考素材等内容。

Animation Foundations: Gesture 中文字幕

动画基础课程之姿势 中文字幕Animation Foundations: Gesture

什么让一个伟大的动画角色? 一个关键部分是手势
手势是我们如何通过身体表达想法或感受; 创造自然的手势让我们的角色感到可信
指导动画师Andrew Gordon,目前在皮克斯,带领我们了解动画中的手势原理,从手部和面部手势到全身姿势
他展示了如何整合参考资料,增加实体性和避免陈词滥调
在第二章中,他会帮助你为动画场景添加波兰语,使姿势更加清晰,并最大化角色与环境的互动
另外,接受两个挑战来练习你的演技和观察技巧
本课程是软件中立的,包含知名电影演员和演员参考片段,以及专为课堂创作的片段

主题包括:
什么是手势?
陈词滥调和说明性手势
使用手势参考
用其他身体部位打手势
波兰语的手势
面部手势
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Alt在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 嗨, 我叫安德鲁·戈登, 我是皮克斯动画工作室的指挥动画师。
    我很高兴与你们分享手势的主题。
    手势是我们所做的, 甚至不知道的东西, 使我们的角色看起来可信。
    作为一个人类表演, 我们可以正常地做, 但我们必须把这些东西重新放在我们的角色。
    我们要学习, 看看很多不同的剪辑和镜头的演员和参考, 以便更好地了解什么使人物看起来可信。
    我们要研究陈词滥调的手势, 当你打手势时怎么办?
    我们将会看一下手势的物理性质, 如何使某物看起来很重或轻。
    我们将研究一些关于模式, 纹理, 我们做甚么不知道的不同的东西, 但再次, 我们必须在动画中注意。
    我们还要看看一个玛雅场景, 我们将在那里分析擦拭手势需要做些什么。
    所以我今天跟我一起学习手势。
    本课程视频下载地址:动画基础课程之姿势
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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