星星怎么画?如何画出璀璨的星空?

本文介绍了一种使用CLIPSTUDIO PAINT软件绘制星空的简易方法。通过设置暗色调底色、绘制不同大小的星星、添加星云效果及配以多彩调,即使是绘画初学者也能轻松创作出繁星点点的美丽夜空。

星空怎么画?星星怎么画?满天星斗怎么画?璀璨的天空怎么画?学习绘画难吗?怎样才能学好绘画?想必这些都是绘画初学者们经常在想的问题吧,就是不知道如何才能学习好绘画,然后绘画出自己想要画的东西,比如说想要画个星空,但是却不知道怎么画才好

那么今天奇天CG学院就在网络上收集整理了一些关于如何绘画星空的教程给大家,不是吧阿sir!学习板绘居然这么简单?4步教你画出满天璀璨的星空,教程非常简单,赶紧来看看叭:

繁星点点的夜空也很流行作为背景图案。我将介绍如何绘制这样的星空。这次,我将使用CLIP STUIO PAINT绘制软件功能。

 

1。画出星空的基础

将底座放置在暗色中,例如蓝紫色至蓝色。

它不在这张照片中,而是将地平线放置在屏幕上时,它更像是减轻周围的区域。

2。画星星

我会画一颗星。请注意亮度的差异,并以不同的尺寸绘制。如果创建密集区域和非单调区域,则屏幕将显得清晰且自然。

如果使用[Spray](原始包含在CLIP STUIO PAINT中的工具之一),则绘制起来会更容易。

如何画星星

这是一个很好地画星星的例子。

我为小星星,中星星和大星星绘制图层。

画一个小星星

画一个中等的星星

画一颗大星星/流星

如果使恒星的数量和大小成反比,则更容易平衡整体。

3。绘制星云

让我们使用滤镜功能绘制星云。创建一个新层,然后从[滤镜]选项卡中选择[绘图]-[佩林噪声]。

大星云

小星云

您可以从对话框中调整噪音感。这次,我决定合并两种星云,大星云和小星云。创建每个阴影后,使用橡皮擦工具在一定程度上刮胡子并添加阴影。

将它们放在星形层上,并与dodge属性堆叠在一起。然后,底部的白色变亮,星云上升。

4。配有多种颜色

由于总体上是相似的颜色,请在基础层上创建一个层,然后使用喷枪工具等柔化其他颜色。至于选择的颜色,如果是夜空,则应该是红-紫色-蓝-浅蓝色。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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