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

项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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!
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