CG动画制作——实训项目中期工作(一)

本文详述了在Maya中进行CG动画实训项目中期的工作内容,包括场景搭建的步骤,如收集参考、高效建模、创建逼真的搬砖效果,以及海洋场景的制作技巧,通过调节参数实现反光和泡沫效果。

由于动捕设备损坏维修了三个多星期的原因,我们的中期工作直到今天才算完成,在这里我打算分五个模块一一叙述我们的工作内容。

一.场景搭建

1.收集参考,收集参考对于创作一件CG作品是至关重要的,在脑海中已经有大概的创作构思以及框架的情况下,根据你的灵感收集一些具体的图片做参考,这些参考包括了模型,灯光,以及材质的信息

2.建模,因为庭院的模型是有重复性的,所以只做了一个可以重复的部分,这里有两个大致相同的模型,但是在小的细节上两者又有变化。在建模上要考虑有部分细节可以通过材质的方式实现,避免过度建模,把建模的部分看成给材质提供一个三维画布。

3..在建立搬砖的方面确实需要花些功夫,因为需要使搬砖看上去立体而真实,能够有真实的高光以及阴影(当然也有其他解决方法例如置换贴图),这里用的是一种比较简单且快速的方法。先做好一组的石头,然后通过位移与旋转的方式做出好几组不同图案的排列,最后将这几种排列拼接铺满整个地面,注意避免石头与石头间穿插的部分

最终场景效果:


海洋场景:

Maya的海洋场景也是Maya功能越来越强大的一部分,主要是参数的调节,各种反光效果和泡沫效果的叠加。

1 、建立一个平面;在通道箱中设置 "scale x" 和 "scale z" 为 100 , "patches u" 和 "patches v" 为 10 ,增加平面段数;

  2 、选中平面后按数字键 3 以高分辨率模式显示平面。切换到 "modeling" 模块,点击 "edit nurbs→sculpt faces tool" ,打开 "tool settings" 窗口;

  3 、 在 "tool settings" 窗口中 "radius(u)" 控制笔刷大小, "opacity" 设置笔刷的施力大小,在 "operation" 中 "push" 为挤压, "pull" 为拉伸, "smooth" 为平滑, "erase" 为消除。利用笔刷勾画,使平面高低不平(如图 1 );

  4 、打开 "multilister" 窗口;点击 "edit→create" 命令,在 "create render node" 窗口中的 "materials" 下点击 "lambert" 按钮,建立 lambert 阴影组,关闭该窗口;

  5 、在 "multilister" 窗口中双击新建立的 lambert 阴影组,在弹出的窗口中的 "lambert2" 点击 "color" 右侧的按钮,在 "create render node" 窗口中点击 "solid fractal" 按钮;

  6 、在 "solid fractal1" 下展开 "solid fractal attributes" ,设置 amplitude 为 0.5 , frequency ratio 为 5 ,展开 "color balance" ,点击 "color gain" 后面的颜色块将颜色设置为 h=40 、 s=1 、 v=0.5 ;点击 "color offset" 后面的颜色块将颜色设置为 h=40 、 s=0.8 、 v=0.7 。切换到 "place3dtexture" ,将 "scale" 的三个数值都设置为 20 。回到上两级材质;

用maya4.0制作海底世界 脚本之家 MAYA建模教程


    图 1 平面变为高低不平

  7 、将 "multilister" 窗口下方的 "solid fractal1" 贴图拖到 "bump mapping" 后面的图标上。选中沙滩造型,点击 "edit→assign" 命令将编辑好的材质赋予海滩。

最终效果:


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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