日系赛璐璐鼻子上色教程,干货满满!

本文详细介绍了一种针对日系风格动漫人物鼻子的赛璐璐上色方法,从绘制线稿到最终完成,包括确定轮廓、上固有色、刻画细节等步骤。

今天给大家带来的是动漫人物鼻子的上色教程,鼻子在五官中有多重要,法国哲学家巴斯卡鲁有一句名言:“如果埃及女王的鼻子不高,世界历史也许会重写。”鼻子在五官中有“面中之王”的地位,鼻子充分展示了人的气质与个性特征,不想让自己画的人物毁容,就赶紧学起来吧!

日系赛璐璐鼻子上色教程

前面我们介绍了五官其他部分的.上色过程,今天来了解一下鼻子的结构,种类以及上色步骤吧。上图为形态及角度不一的鼻子(图片来自网络)以下是正篇~

首先在进行赛璐璐上色的工作之前,先确定鼻子的轮廓,透视及结构是否正确,且角色年龄会一定影响鼻子的外观,尤其在人物头部动态较大的情况下。由于动漫与写实的画风相距较远,且动漫比较简单,甚至以点状的形式出现,具体变化请看下图。

1.画线稿。由于是萌系的画风,所以鼻子部分概括得比较简单,画出鼻头的高低与亮面的区域即可。

2.固有色部分跟皮肤部分统一,除非鼻子有饰品或者特殊设定。

3.根据光源方向,用喷枪画出亮暗面,用大色块表示,暂时不需要塑造细节。

4.刻画网子的细节和体积感,尤其是■梁处附近,同时也忘了子的投影。

5.可调整一下线稀的相细,颜色等让鼻子毛起来更舒服,可借助柔边喷枪或者水彩笔过、颜色,完成。

完成效果图装示

以上是个人对日系赛璐璐鼻子上色的画法和理解,上面是个人其他作品鼻子部分的截图。日系作品的鼻子画法相对简单,但还是看日本角色而言:另外萌系回风可不画身孔,以简单的光影表达体积即可。如有不对的地方欢迎指正,以上!

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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