19、软件主导下的动态影像混合美学

软件主导下的动态影像混合美学

在当今的视觉文化领域,一种新的混合视觉语言正逐渐占据主导地位。它源于软件生产环境的变革,融合了多种传统影像媒介的特点,形成了独特的美学风格。

动态图形的崛起

在20世纪90年代后半期,动态图形(motion graphics)开始崭露头角,其关键特征是动态排版的核心地位。“动态图形”这一术语早在1960年就已出现,但直到90年代中期,随着After Effects等相关软件在个人电脑和相对廉价的图形工作站上的普及,动态图形才真正迎来了发展的契机。这些软件让小型设计公司、视觉效果工作室和后期制作公司,甚至个人设计师都能够负担得起,使得“动态图形”这个词几乎在一夜之间变得广为人知。

与此同时,20世纪平面设计的整个语言体系也被“引入”到动态影像设计中。尽管这一发展没有一个广为人知的新名称,但它的重要性不言而喻。如今,“动态图形”这个术语常常用来指代结合了动态排版和设计元素的动态影像序列。

混合视觉语言的体现

动态图形的发展只是变革的一部分,更广泛的变化是形成了一种新的混合视觉语言。这种语言并不局限于特定的媒体形式,在非叙事性和叙事性、具象性的影像序列及电影中都有体现。

以下是一些具体的例子:
- 音乐视频 :如Common的《Go》,结合了实景拍摄、排版和电脑图形制作的各种过渡效果;Sheryl Crow的《Good Is Good》,将歌手置于动画绘画空间中。
- 商业广告 :Thomson Reuters的电视广告,在实景上叠加了图表、数据显示和数据可视化元素;Nike的“Dynamic Fe

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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