[原创]3dsmax脚本应用

本文介绍在VR建模中使用3dsmax脚本进行材质管理、贴图后缀修改及随机选取变换等操作的方法。通过这些脚本,可以有效解决多维子材质分离、贴图格式统一等问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  VR建模中由于对模型材质等要求较为规范,所以不可避免需要整理场景,脚本就发挥作用了。

最近一次VR项目中用到几个:

  多维子材质分离:有的VR引擎不支持多维子材质必须分离,而用这个工具正好可以整理材质,将因为合并多个场景导致的材质重复给清理掉。

  随机选取变换:大面积种树的时候,有时可以用Forest达到随机,但有时场景情况比较多,这个脚本就很好用了。

  自己写了个材质清理:防止3dsmax软件中的一些设置在不同引擎中表现不一致。

--材质清理
global allMtls=sceneMaterials
for i=1 to allMtls.count do
(
    local curMtl=allMtls[i]
    if (classof curMtl==Standardmaterial) then
    (
        curMtl.ambient = color 150 150 150
        curMtl.Diffuse = color 150 150 150
        curMtl.Specular = color 230 230 230
    )
    if (classof curMtl==Multimaterial) then
    (
        for j=1 to curMtl.materialList.count do
        (
            curMtl.materialList[j].ambient = color 150 150 150
            curMtl.materialList[j].Diffuse = color 150 150 150
            curMtl.materialList[j].Specular = color 230 230 230)        
    )
)

改贴图后缀:

--将场景中所有贴图后缀改为dds,绝对路径改为相对路径
global allMtls=sceneMaterials
for i=1 to allMtls.count do
(
    local curMtl=allMtls[i]
    if (classof curMtl==Standardmaterial) then
    (--标准材质
        curFilePath=curMtl.diffuseMap.fileName--"c:\xxx.jpg"
        curFileName=getFilenameFile curFilePath--"xxx"        
        curDif=curMtl.diffuseMap
        curOpc=curMtl.opacityMap        
        curDif.fileName=curFileName+".dds"                    
        if curOpc!=undefined then
        (    
            curOpc.fileName=curFileName+".dds"
        )
    )
    if (classof curMtl==Multimaterial) then
    (--多维子材质
        for j=1 to curMtl.materialList.count do
        (
            curFilePath=curMtl.materialList[j].diffuseMap.fileName
            curFileName=getFilenameFile curFilePath
            curDif=curMtl.materialList[j].diffuseMap
            curOpc=curMtl.materialList[j].opacityMap        
            curDif.fileName=curFileName+".dds"                    
            if curOpc!=undefined then
            (    
                curOpc.fileName=curFileName+".dds"
            )
        )        
    )
)
posted on 2012-09-02 09:44 一飞秒的爱 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/yifeimiao/archive/2012/09/02/maxscript.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天的数据作为样本,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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