CG动画制作——实训项目前期工作(四)

本文介绍了如何使用Maya的粒子系统制作一个金色碎片剥落效果,通过调整透明度渐变、添加噪波实现斑驳感,并利用场力控制粒子运动,最终结合AE和PS实现视觉效果。主要涉及Maya的粒子发射、材质透明度调整、纹理渲染以及粒子形状控制等技术。

在我们的场景中,有一个镜头为小男孩儿独自前往神庙,然后拿走神器的剧情,我们希望在其中有一个剧情——已经被人们供奉起来的刀被镀成了金色,人们已经不再将它当做武器。但是我们的小男主角拿起了他,金色的碎片剥落后,露出了古老的黑色长刀。我们这周就制作了这么一个碎片剥落的特效,主要用到了Maya的粒子系统,以及AE和PS的辅助。

首先看一下最终效果:

主要用到的工具依旧为MAYA2015的动力学板块下的粒子系统,除了自带的属性外,还有一些简单表达式。

首先将模型导入进来,再复制一个新的模型,附上新的材质,因为我想做出一个金色的碎片消散,露出古朴的长刀的效果,所以使用了简单的金色Lambert。再将这个新的copy模型缩放的大一些,可以刚好包裹住我们的标准模型。


我们首先制作这个金色的外壳慢慢消隐的过程。

在Windows→Generals Editors→HyperShade中,找到我们的金色材质,然后Crtl+A打开属性编辑器,在其透明度上添加一个节点,我们使用渐变的节点。

在Ramp中,黑色代表不透明,白色代表完全透明,Maya会自动帮我们生成一个线性的渐变。我们将其方向改为U型渐变,并将黑色的一段拖至最右端,让其完全不透明。



选中黑色后,在选定位置属性上,我们在第20帧,数值为0.99的位置K一帧,右键设置关键帧。然后我们需要做的就是把他们的选定位置同时左移,这样的话模型就会从左至右慢慢变得透明。根据你想要的消隐速度

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值