说到建模,如果不提这几个软件的话……

本文详细介绍了3D建模从软件选择到模型创建、贴图绘制直至动画制作的完整流程。重点探讨了3ds Max、Maya和ZBrush等软件的特点及应用场景,并分享了UV展开、贴图绘制及动画绑定的具体技巧。

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最近撸主一着不慎坠入了建模的天坑,对于3d软件的强大之处算是有了初步的体会
假如以制作动画为最终目的的话,从建模到绑骨到动画这一系列流程中,涉及到以下几种软件。
各种软件各有各的作用和特点,同时软件之间的交接也是需要注意的地方。摄像头控制之类的基本操作在这些软件中也都是不同的,需要各自熟练掌握。
为了防止自己忘记,撸主将其整理如下

3dsMax/MAYA
要说强大的建模软件,首屈一指的就是3DM(误)和MAYA了。
3DM的易上手、功能的完善都是数一数二的,虽然在前几年就一直有“3DM要完”“3DM要被MAYA取缔”的说法,但是AutoDesk推出此软件的2017新版本撸主想并不是没有理由的,这足以证明3DM的强大。
国内这边基本上是3DM的天下,市面上流传的教程也大多数是3DM,各大社区里面也有许多3DM大佬贡献宝贵的学习资源,使得3DM成为国人学习3D建模的首选。


zbrush--建模和绘画的联系
在说起ZB这款优雅的软件之前,撸主想先提一下水杉(Metasequoia),这款软件可以说是撸主“儿时的回忆”了,虽然已经完全忘记了操作,不过当年第一次尝试制作人物头像的场景撸主依然记得,一个一个节点拟合,结构复杂的同时布线又成了问题,思考着这样的问题,然后自己得出结论,尝试,失败,然后继续思考,那种感动长久留在撸主的心中……
言归正传,ZB——ZBrush,对于撸主而言是划时代的软件。
从小向往雕塑艺术的撸主,除了通过绘画塑造体积感来满足这种愿望之外,在这款软件中也能畅快淋漓地体验造型艺术。
本质上来说,ZB这种静态雕刻软件是在物体表面进行操作,所以细腻的结果就需要极高的面数。对于热爱绘画艺术的朋友们来说,这款软件仅仅是用来造型已经足够了,但是,对于动画制作而言,ZB产生的“泥块”和3DM等多边形建模软件产生的“纸模”就有差别了。
第一点,制作动画需要考虑布线,也就是说在能够表现出差不多的结构的情况下,怎样的布线能够在运动中更好地保护结构、展现关节以及微妙的变化,在3DM中,由于每个面片都是由创作者控制,于是面片的走向自然是有一定的规划,考虑到最终的动画需要模型师会提前留个心眼。
第二点,动画的节点运算量很大,一般的电脑难以承受。这个或许能够被科技的发展所解决,但是就目前来看,被ZB细化过的模型在蒙皮时导致软件崩溃的概率是低模的几十倍。
但是ZB不管这些。
对于ZB而言,精妙的结构就是一切。

所以说,有一种巧妙的方式是,先用3DM和出大型,然后转到ZB中雕刻,接着回到3DM中进行表面拓扑相当于二次布线规划。
这样做得到的模型既能保留ZB所带来的准确结构,又能符合后期动画的需求。
还有就是,ZB能修复楼下软件造成的mtl文件破坏问题,并且,法线和位移的烘焙在zb里也能很方便地实现,虽然导出地uv很遗憾是点到和错位的。



uv展开 Unfolder 3D
uv是什么呢?想象一下,一张2d画面中的xy画面是可以理解的,那么在其中存在的实际上是3d的空间,空间中的物体表面也是能被拓展为“平面”的,这个平面就是uv平面,uv指的是像xy一样的坐标轴。
这款软件的目的十分单纯,对于那些面数比较高的比如说生物体模型而言,使用软件就比在3DM里面手动调整要效率许多。
在使用这款软件的时候,撸主总是回想着另一款叫做uvlayout的软件……
这款软件对于模型的要求很高,比如说对称模型如果对称轴上的点有一点错位,他就会马上报错,并且非常用心地默默破坏这个obj的mtl文件,让你的模型表面看起来就像是无底洞……
对此撸主只想说,软件嘛,得伺候着用,毕竟咱们有求于人,不满足人家的需求就不像个样子。
(干你娘亲劳资花了4个小时才找到修复的办法!)

贴图绘制 BodyPaint 3D
建好了模型展完了uv,接下来就是绘制贴图的时间了。
BP算是比较亲切的一个软件了,不过刚开始接触的时候还是有种无从下手的感觉。
实际上BP可以和3DM联动,模型可以在软件内实时互传,虽然撸主没有用过这种方式,但是应该是能够这样操作的。
撸主现在采用的比较稳妥的方式,是首先为需要分为一组的部件指定一张材质贴图,这样的话在BP中就不会按照单独部件来分uv了。
由于是3d绘画软件,能够很直观地看到效果,相比起之前直接在PS里面忙撸,然后回到3DM里面渲染出图的反馈效率还是高了很多的。
相比起来自带的笔刷已经足够方便了,实际上特效放在PS里面单独处理就好,在这里只要把相应的位置在uv上标注清楚就行。

PS/SAI/Painter
虽然说下定决心要先讲PS,但是撸主还是要说SAI才是最棒的。
PS的强大有目共睹,撸主就不多口舌了。作为阿多比家族的巨佬之一,这款软件已经影响了撸主周围的一切。
在这款软件上其实看不出多少传统绘画的影子,不如说,这款软件是对各种光影效果的高度提炼。
撸主从来都是一个为私情所动的人,所以这个给了撸主童年的软件必须得是全篇最大的篇幅。
话虽如此,因为如果跑题那就会很尴尬,所以撸主只能压制内心强烈的表达欲望来理性分析和对比。
SAI,吾心灵之救赎,吾生命之光

这款软件相对于ps而言其实更加偏向于赛璐璐上色,就像她的名字一样。撸主这种死厚涂党自动无视软件特性个当然另当别论。
这张图片里的图里实际上是用ps处理过的,SAI可以波坏性地使用psd,代价是损失psd里面特有的编辑格式,比如说文字格式。
……
好像跑题了。

Painter撸主接触地比较晚,因为看起来就很笨嘛。这么多奇奇怪怪地标志是干嘛的撸主都不大清楚,可以说上手难度是三者中最高的。
本来就是模拟纸面绘画的软件来着?据说,SAI很多功能是从这款软件里面继承的,虽然撸主完全看不出来。
还有撸主要为这款软件澄清,他的运行效率一点都不低,比PS这个混账要快得去了。

综上所述,现在撸主建模的一般流程是:
3DM+ZB出模型,UF+BP+PS出贴图,3DM绑骨蒙皮做动画

<think>好的,用户想了解如何使用SystemC TLM高效仿真带有5级流水线的RISCV32IM CPU,特别是是否需要包含指令解析逻辑以及相关的工作量。首先,我需要回忆SystemC TLM的基本概念,它主要用于事务级建模,强调模块间的通信抽象,而是周期精确的仿真。因此,是否需要详细实现译码器等部件可能取决于仿真目标。 接下来,用户到的5级流水线结构,包括取指、译码、执行、访存、写回。在TLM模型中,可能需要将这些阶段建模同的模块,但事务级的抽象可能允许某些阶段的合并或简化。比如,译码阶段是否需要详细实现,取决于是否需要跟踪指令的细节,比如数据依赖、流水线冒险等。如果仿真目的是验证功能正确性,可能可以简化译码逻辑;但若需要分析流水线性能,则可能需要更详细的实现。 然后,关于指令解析的必要性。RISCV32IM指令集包含多种指令格式,如R/I/S等类型。译码器需要解析操作码、寄存器索引、立即数等。如果在TLM模型中实现译码,可能无法正确执行指令,导致仿真结果准确。因此,即使使用TLM,译码器仍然是必要的,但实现方式可以抽象化,比如使用查找表代替复杂的逻辑电路,从而减少代码量。 工作量方面,SystemC本身是C++库,代码量可能较大,但使用TLM可以抽象通信,减少信号级别的细节。译码器的实现虽然需要处理同指令格式,但可以通过结构化的代码(如枚举类型、函数分发)来管理,避免重复代码。此外,利用现有的RISC-V开源实现作为参考,可以节省时间。 然后,用户可能担心代码量的问题。需要解释虽然译码器需要一定代码,但通过分层设计和模块化,可以控制复杂度。例如,将译码逻辑分解为操作码解析、寄存器读取、立即数生成等部分,每个部分单独实现,便于维护和测试。 最后,高效仿真的技巧,比如使用事务级接口减少事件调度,缓存译码结果避免重复解析,以及利用SystemC的进程控制流水线阶段。这些方法可以在保证功能正确的同时高仿真速度。 总结,译码器是必要的,但通过抽象和模块化设计,可以有效控制工作量。需要权衡仿真的抽象级别和所需的准确性,以确定实现的细节程度。</think>在SystemC TLM环境下仿真RISC-V 32IM CPU的5级流水线设计,需要重点考虑功能建模事务抽象的平衡。以下是具体设计建议: ### 一、指令解析的必要性 1. **基础功能验证需求** 译码器是流水线正确工作的基础组件,负责识别指令类型(R/I/S/U等格式)并取操作数。若实现指令解析,将无法验证$add$/$lw$等指令的操作数传递路径,导致无法验证数据旁路机制的正确性[^1]。 2. **流水线冲突检测前** 数据冒险检测需要解析指令的寄存器依赖关系,例如: ```cpp // 译码阶段输出数据结构示例 struct DecodeInfo { uint8_t rs1; uint8_t rs2; uint8_t rd; // 操作类型标识 }; ``` 该信息将传递给流水线控制单元进行冒险判断[^2]。 ### 二、TLM建模优化方法 1. **事务级接口设计** 使用TLM 2.0的阻塞传输接口建模流水线级间通信: ```cpp tlm_utils::simple_initiator_socket<FetchStage> i_fetch2decode; tlm_utils::simple_target_socket<DecodeStage> t_decode2execute; ``` 2. **抽象译码过程** 采用预解码表降低实现复杂度: ```cpp const std::map<uint32_t, OpcodeInfo> opcode_map = { {0x33, {OP_ADD, REG_REG}}, {0x03, {OP_LW, REG_MEM}} }; ``` ### 三、工作量评估 1. **核心模块实现** - 译码器约需500-800行C++代码(包含立即数生成、操作码分类) - 流水线控制逻辑约300-500行(包含冒险检测、冲刷控制) - 完整RTL实现相比代码量减少约60%[^3] 2. **加速技巧** - 使用事务payload缓存译码结果,避免重复解析 ```cpp struct PipelinePayload : tlm::tlm_base_protocol_types { DecodeInfo decode_info; // 携带译码结果 uint32_t pc_value; }; ``` ### 四、仿真效率优化 1. **时间量化配置** 设置合理的时序标注(LT模式): ```cpp void execute_thread() { tlm::tlm_generic_payload trans; sc_core::sc_time delay = sc_core::SC_ZERO_TIME; i_socket->b_transport(trans, delay); delay += clk_period; // 标注流水级延迟 } ``` 2. **调试支持** 添加TLM跟踪过滤器实现指令级调试: ```cpp SC_TRACE(trace, decode_info.rs1, "rs1"); SC_TRACE(trace, decode_info.rs2, "rs2"); ```
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