Vegas如何使用子母轨制作遮罩效果?

使用子母轨制作遮罩效果可以让让视频变得更加的丰富,具有创意,但是操作起来也相对复杂,尤其是对于新手用户来说,更是一头雾水。今天小编化繁为简,为大家具体介绍下:Vegas如何使用子母轨制作遮罩效果?

Vegas如何使用子母轨制作遮罩效果?

步骤1:打开vegas中文版,创建三个视频轨道。

步骤2:在第一轨创建一个静态字幕,打开媒体发生器,选择标题与文字中的默认形式,字体设置为加黑的粗体,其他参数设置保持默认即可。

步骤3:在第二轨创建一幅渐变图像,点击媒体发生器中的色彩渐变,选择红绿蓝线性渐变,其余参数保持默认。

步骤4:在第三轨放置图片素材或视频素材,3 个轨道的安排可参考下图。

素材排列顺序

图1:素材排列顺序

步骤5:将第一轨的轨道合成模式修改为“相乘(遮罩)”模式。

步骤6:打开视频预览窗口,预览设置效果,我们发现此时的预览效果中背景并没有透出来。

步骤7:为了将底下的图片或视频背景显示出来,可以将第二轨变为第一轨的子轨,此时底下的背景已经显露出来了。

子母轨遮罩预览

图2:子母轨遮罩预览

注意:Vegas 中只要创建子母轨,不管谁作为子轨或者母轨,实现的遮罩效果都是一样的。因此,将原来第一轨和第二轨的上下顺序颠倒一下,其他不变,结果最终效果没有任何变化。

参考上述方法即可完成子母轨遮罩的设置,非常简单和实用。另外,您还可以查看:Vegas轨道合成模式如何制作遮罩效果?

转自:http://www.vegaschina.cn/wenti/zmg-zhezhao.html

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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