数字平原次世代角色搭建《堕天使》

本文详述了数字平原的陈工如何利用3D建模软件3ds Max和Zbrush构建日韩风格的女性游戏角色——堕天使。从收集参考资料到低模构建,再到高模制作、贴图纹理、毛发编辑和灯光渲染,每个步骤都展现了次世代模型的精细工艺。最终在八猴中完成渲染,呈现出高质量的堕天使角色效果。

数字平原次世代角色搭建《堕天使》

次世代作为目前3A大作的主流风格,次世代模型的精度都是需要细心打磨,从角色皮肤纹理装备武器金属纹理,都需要使用3dmax内制作。对于3d羽毛和武器要使用zbrush中的建模进行编辑。本次数字平原陈工要对日韩风女性游戏角色建模,来看看他带来的角色堕天使。

 

第一步参考图收集

 

制作角色建模需要做好参考资料,这样可以为我们更清楚的了解接下来要创建的角色。

第二步角色建模

 

开始需要对角色进行低模构建,然后才能重新拓展高模,建模阶段很长,需要一定耐心。

第三步贴图纹理

 

将角色导入zbeush,开始制作角色皮肤纹理以及装备武器纹理,使他更接近于找到的参考图。

第四步毛发制作

 

使用ornatrix创建角色头发,并最终获得长发飘逸的效果。

第五步灯光渲染

 

最后一步需要将模型导入八猴中进行角色照明,和对场景气氛的搭建,最后输出一套完整的高质量效果图。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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