【有利可图网】PS教程:设计质感折纸字体海报图片

本文通过PS教程详细讲解如何设计质感折纸字体海报,包括使用套索工具和曲线调色命令的组合技巧,以及文字路径变形、添加光影气氛等步骤,适合初学者和进阶设计师学习。

今天的海报设计以文字为主,不乏趣味,刺激阅读。有同学问这类效果能不能用PS作,P大点S微博试着撸了出来,下面讲一下过程。方法千千万万种,条条道路通罗马,这里要带出套索工具的一些实战使用技巧。文末还有关于“套索工具”和“调色命令”组合技的小灶,真心好用。

结果终稿:

这里附上原稿:

第一步:用钢笔勾出这张褶皱的纸的外轮廓。

吸取一个深紫色,作为基色。

然后,我们来用“套索”工具,集合,“曲线”调色命令。来做褶皱。(这里就是一个非常实用的组合技了,教程结束的时候,我还会告诉大家这个东西能做什么)

这里要注意的事,我们因为要精确的来套索,可以结合快捷键“ctrl+空格”或者“ALt+空格”来放大,缩小视图。来更好的套索。

最后的结果如下:一个基本的褶皱就完成了。

对比图:

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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