零基础学习3D建模,大佬带你入门次世代游戏建模!小白必备知识

很多人都想要进入游戏这个行业,学习建模是不可避免的。建模可以说是一个进入行业的敲门砖,学会建模才能立足于行业,当然光会建模在公司同样也是无法生存的。对于初学者而言,如何快速入门呢?

【3D建模软件学习资料领取方式见文末】

一种是跟着前辈老师学,有人教导,方向正确不会出现偏差,但是需要支付一定费用,毕竟技术不是免费的。

另一种则是自学,自己网上找教程,通过反复观看练习来掌握,这种方法对于自制力的要求比较高,需要坚持,同时还要确保自己不被网络上大神的高端技术吸引,从而舍本逐末,基础没有打牢。且没有从业前辈指点,做出来的东西是很难规范达到公司要求的。

教程看的多了,自然问题就会来了,这时候需要在群里或者论坛里跟高手们交流一下也是很重要的。新手嘛,有时候问的问题也会挺幼稚,类似于某某个的快捷参数在哪调节啊,有的群里的人会很热情,会截图一步步告诉你在哪,但也有那些自以为是的,会说“这都不知道啊”。”你傻啊”之类的话,但群里嘛,始终热情的人还是占大多数,所以要是碰到了,也别在意,不理便是。

对于整个模型制作整流程的总结:

1.构思,拿到一个原画时,先思考他的总体形状,然后构思结构设计,布线。

2.在3d建模软件中建立简模,结构一定要对,布线分布在转折处(结构不对容易迷失方向)

3.将模型导入ZBrush,进行细节处理,调整面数,导出obj

4.入分UV软件,处理UV

5.导入Substance Painter画贴图,效果调好,导出贴图

6.在ps中细化贴图,微调

7.完成,导入不同引擎调效果

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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