学习速写的方法有哪些?如何快速学会速写?

人物角色动态设计教程,人体速写动态与面部五官结构分析! 1)动态线是因人体动作变化而产生的,它是外轮廓上最明显,衣服与身体贴得最紧的部位。 2)画动态线时,要抓住大的形体,抓住关键的动势并注意动态的重心。 3)动态线是非常简练的线条,要根据动作的复杂程度决定动态线的多少。在每个动作中,主要的动态线仅有一条,其他的都是辅助动态线。 4)抓住人体的各个关键部位的结构关系,如头与肩、手臂与躯干、骨盆与大腿、大腿与小腿,以及小腿与脚踝的交接处。这些部位往往对人体动态起着决定性作用。 阅读详情

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学习速写的方法有哪些?如何快速学会速写?很多初学绘画者,包括有些已经进行过一些素描训练的学画青少年想画速写,总感到无从下手。在与这些初学绘画者的接触中,我总是尽量告诉他们一些速写方面的训练方法,但是有更多同样需要这方面知识和技法的初学绘画者,我无法接触到。他们中有许多人由于学习条件所限,没有机会接触这方面的老师。为此,我想借这次出版机会,将自己十几年来的一些速写教学心得和方法整理编写出来,献给那些有志于学画的青少年,为他们的学习助一臂之力,使他们在速写学习的过程中少走弯路,掌握正确的学习方法,接受到较为科学的速写正规训练指导。

学画难吗?美术教育家徐悲鸿先生曾说过,有中等以上智力的人,通过努力,都能学好绘画。看来只要肯努力,钻进去,逐渐摸到规律,原来感到难的问题也就变得不难了。在初学绘画的青少年中,有的人儿童时代就画过儿童画,有的临摹过卡通画、连环画等,有的虽然没有动手画过速写,但一直对速写很感兴趣。这些都是通向速写专业训练的良好开端。

速写是在较短时间内迅速将对象描绘下来的一种绘画形式,它具有收集绘画素材、训练造型能力两大方面的功能。速写最能表现出绘画者敏锐的观察能力和对物质世界的新鲜感受,画面生动感人,是速写的一个显著特征。因作画时间短,在描绘对象时,放笔直取,它可随时描绘我们周围生活中的任何物象,特别擅长描写运动中的对象和转瞬即逝的动态。速写描绘的题材远远超出课堂上素描练习内容的范围。

所以,常画速写能使我们养成注意观察周围生活的良好习惯。长期坚持画速写,可为日后搞美术创作和美术设计积累下丰富的艺术素材。速写又是一种锻炼动手能力的良好训练方法。我们提倡从学画阶段开始就养成画速写的良好习惯。有些内容的速写训练又可以理解为素描的短期作业形式,在进行相对长时间的素描训练的同时,多画速写,做到长、短期作业穿插进行,是绘画基础训练的一种良好方法,因此,速写又是一种对素描训练的辅助练习形式。

有些绘画大师,如十七世纪荷兰画家伦勃朗、十八世纪英国画家荷加斯、十九世纪德国画家门采尔等都是速写方面的高手,我国许多著名画家在速写领域也取得了很高成就,形成了独特的个人风格。如叶浅予、阿老、黄胄、刘文西、周思聪等。他们中间有的从没有机会进入正规美术院校学习,而是以速写作为绘画训练的基本形式走上成功之路的。有志于学习绘画的青少年,只要肯努力,保持高度热情,勤学苦练,多动脑筋,方法得当,持之以恒,就一定能画好速写,为绘画学习打下坚实的基础。

速写要求在较短的时间内画出所需要表现的对象。所以,以线条形式来描绘形象,是速写表现中最直截了当的一种方法。线条除了具有描绘对象形体的功能外,其自身还具有艺术表现功能,它可体现出丰富的内涵,如力量、轻松、凝重、飘逸等美感特征。作者在画速写的时候,会不知不觉将自己的艺术个性,通过线条的运用而流露出来。以线造型是速写中最常用的表现形式。

除此之外,线面结合也是常见的形式之一。有时在结构转折处衬些明暗调子,能增加速写艺术的表现力,使画面的气氛更加变幻丰富。除以上两种形式外,纯明暗的速写较少见。当然有些画家因追求自己画风的需要而作这样的形式探索也是有的。但这不能成为初学速写者训练过程中追求的目标。

3D游戏建模需要学会哪些软件?想入行游戏建模的你都学习了吗? 一、次世代的制作流程: 1、根据二维原画设定制作中模; 2、导进ZB进行高模雕刻; 3、拓补低模(即在游戏中的模型); 4、展分UV; 5、烘焙(将高模细节烘焙到低模上面); 6、绘制贴图; 7、引擎中调整。 次世代角色和次世代场景基本都是这个制作流程 二、涉及到的软件: 3Dsmax——用来建模 ZBrush——雕刻高模 Substance Painter——绘制材质贴图 Bodypaint——UV贴图软件 Photoshop——图片编辑等 ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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