手怎么画?怎样才能画好人物的手部?

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画手要注意哪些地方?如何把握比例关系?又如何描绘体积感呢?手的表现一直都是表现中的难点,手的运动关节比较多,如果不去好好学习,整理归纳的话,那么画手的时候就会无从下笔。今天小编就来教大家画手小窍门吧!

先把手部比例画出来,手指和手掌部分1:1大小。

把每根手指的大形和位置画出来,注意手指粗细。

把手指关节处画出来,基本上小关节都是1:1上面2节与连接手掌那一节处于1:1比例关系。

开始在线稿一层上面新建一层,铺上一层灰色,用硬笔刷(不带压感那种)图层属性改为正片叠底。

可以在灰色图层上新建一层开始绘画出暗部和亮部,其他地方用灰色过渡,用19号笔刷。

这一步建议看着自己的手或是找些手部参考来画手掌的细节,注意厚度和边缘要画清晰纹理不要画的太死板,注意虚实和连贯性,这张图可以在继续细化下去,作为练习也可以先滑到这种程度,那么看完教程,希望各位可以跟着教程步骤去练习吧!

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Agent编排

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,它结合了 后端即服务(Backend as a Service) 和LLMOps 的理念,让开发者能快速、高效地构建和部署生产级的生成式AI应用。 它提供了包含模型兼容支持、Prompt 编排界面、RAG 引擎、Agent 框架、工作流编排等核心技术栈,并且提供了易用的界面和API,让技术和非技术人员都能参与到AI应用的开发过程中

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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