【有利可图网】PS实战教程40:利用PS制作炫酷岩浆效果字

本教程详细介绍了如何使用Photoshop创建逼真的岩浆文字效果。从导入背景纹理到添加文字,再到应用复杂的图层样式,包括使用智能对象、添加阴影、高光以及融合烟雾和火花元素,每一步都精心设计,旨在帮助读者掌握专业级的设计技巧。

最终效果

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1.首先打开“背景纹理”,然后使用文字工具,写上文字。在角色面板“窗口>字符,改变大小为301和字距-25。

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2.双击“PSD”,打开图层样式面板层的缩略图。应用以下效果。

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3.按Ctrl +(J)复制这一层,单击鼠标右键,选择“清除图层样式”,打开混合选项。

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4.将“岩浆纹理”拖入后面的文本,并修改它。使用图像-调整-渐变映射。

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5.在图层面板正上方的背景纹理,改变图层的混合模式为线性减淡(添加),其不透明度为36%。这将加剧的颜色和背景的对比。

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6.选择两个“PSD”的文字图层,右键单击并选择“转换为智能对象”。创建一个新的图层,使用画笔工具添加一些阴影。使用黑色画笔工具,硬度为0%和尺寸280PX左右。

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7.现在添加一些橙色的亮点,再次使用画笔工具,应用高斯模糊,改变混合模式为“线性减淡(添加)”,其不透明度到45%左右。

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8.选择“PSD”智能对象,复制它,最后栅格(右击>栅格化)。处理边缘模糊的文字,需要使用涂抹工具(R),30%左右的力量,用圆形笔刷涂抹边缘,使他们像在熔化/模糊。

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9.继续按照纹理的形状污迹这一层。曲线调整图层添加一些对比。

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10.创建一个新层,用黑色画笔(B),硬度为0%,画出一些阴影在文本上。

然后降低该层的不透明度到40%。

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11.添加一些橙色灯,与我们先前创建阴影的方式相同。这一次设置混合选项“颜色减淡”,我们使用明亮的橙色,不透明度设置为54%左右。最后使用高斯模糊,滤镜>模糊>高斯模糊。

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12.白色软顶。用油漆刷添加一些亮点,然后设置其混合选项为叠加。

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13.现在,拖进烟雾纹理,图像>调整>去色。使用橡皮擦工具,去除不必要的部分,用工具( Ctrl + T键)变形。

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14.继续添加更多的烟雾,变形,污迹,直到你得到一个满意的结果。

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15.打开火花图层,混合模式为“颜色减淡”,然后使用图层蒙版,删除一些地区。

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最终效果

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【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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