flash动画形变讨论二:低头

本文深入探讨形变动画中提示点的作用,通过实例展示如何使用提示点控制图形变化,并提供快速制作形变动画的方法。强调了在快速制作过程中选择提示点的重要性,以及如何避免在绘图过程中的常见错误。
上次说了基本的形变,现在说下提示点,提示点是控制图形变化的基本,它是按照节点的位置移动来计算整个图形移动.
一般来分是2个地方要加,
1是移动位置和变化最小,主要作用是固定图形这个点是主要的.
第2个就是移动和变化最大的点,我们一般看到的效果全靠这些点来控制.
作为快速制作一般加第1种就可以了(前提是节点必须少),而第2种就要麻烦和耽误时间了,不过制作还是很快的.
[img]/uploads/allimg/090227/2222010.jpg[/img]
这里我在眼角,头发上各加了一个提示点(因为是快速制作其他地方没加)
[img]/uploads/allimg/090227/2222011.jpg[/img]
[img]/uploads/allimg/090227/2222012.jpg[/img]
后来发现原来头发画的时候右边有个色块没删除,(所以大家做的时候要保持干净)基本上是快速制作,所以只是做个演示,就随便看下吧,毕竟元件形变基础的动画形式太过简单没人讨论(看上帖就明白了),所以我就不做详细的了.形变帖完毕.
 
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/4916.html
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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