[原创] 小糖手绘杰伦

本文介绍了一种将普通照片转化为手绘风格的Photoshop教程。教程涵盖了磨皮、色彩平衡调整、绘制眼睛等多个步骤,并强调在创作过程中融入个人创意的重要性。

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[转自]http://68ps.5d6d.com/thread-12060-1-10.html

题记,昨天做了这图,有很多人不为理解,说这个地方没有做对,不应该这么弄,头发不该这么做什么什么的。其实,我觉得不应该照搬书上,我们在创作的过程中,应该有自己的想法,不一定全部照着书上来,只要最终效果好看就OK

 

原图

 

最终效果

 

 

 

下面,我们来介绍具体做法:

 

1.首先,我们打开原图,进行稍微的磨皮处理,这里先用表面模糊,半径30,阈值15(如图)

 

2.然后复制图层,进行数值1以内的高斯模糊,设置为滤色

  如果光线太亮,可以ctrl+shift+alt+e盖印所有可见图层,然后用ctrl+m曲线,把光线稍微降低,效果如下

 

3.接下来顺着发丝的走向和光线,选择涂抹工具,进行涂抹

 

4..接下来盖印ctrl+shift+alt+e所有可见图层到一个新的图层,进行色彩平衡调整,数值如图

 

5复制刚才进行色彩平衡的图层,把前景和背景颜色设置为默认的黑和白色,然后选择滤镜,素描-粉笔和炭笔,数值默认即可。

 然后把执行了滤镜的图层混合模式设置为正片叠底,不透明度为40%

如图:

  

效果看到了吧,这一部的意图在于给人物一种更像手绘的感觉,以往的教程很多追求脸部的美白,但是这个教程注重脸部的手绘感

6.接下来绘制眼睛,先用钢笔工具勾勒出眼线,黑色压力描边1像素,然后用加深减淡工具修改,使得更加自然,然后再用钢笔工具勾出眼白,填充白色,继续同样的方法画出眼球,填充黑色,然后用减淡工具涂抹高光部分,如图效果:

 

然后对眼白图层的样式进行如下设置:

 

其中,斜面浮雕中颜色为#cb8787   ,光泽中颜色为#ecd1d1

然后稍稍用草画笔描一点点睫毛和眉毛,设置适当透明度,最后眼睛下过如下:

 

 

7.接下来把任务的鼻子、嘴巴、以及衣服、脸等轮廓用钢笔工具勾勒出来,用黑色描边1像素,不选择压力模式,透明度在34%左右。然后用加深减淡、橡皮擦工具进行调整。

如图:

 

8.最后是头发部分的处理,这里需要重点说一下,这里的头发风格和以往都不一样,做的是一种凌乱的感觉,而且不追求真实,体现线条美,大家看了别喷我,因为我觉得这是一种创新的过程

用钢笔工具先勾出前面头发的中、右、左、已经后和凌乱的碎发

然后分别用不同的自己喜欢的颜色描边,1像素,为了体现凌乱的感觉,这里不采用压力模式。用加深减淡进行细节调成,体现层次感

然后调整透明度,这里不要求头发真实,主要体现线条美

 

大家做的时候要有点耐心,可以按住alt用移动工具多复制几个图层,然后移动图层位置的方法来增加线条

 

最后大大最终效果

 

 

 

 

这个教程就到此为止了,我想说的是,大家要用于创新,美图就在我们手中

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内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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