学习renderman中

最新推荐文章于 2024-10-10 07:04:06 发布

转载最新推荐文章于 2024-10-10 07:04:06 发布 · 81 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/ladaojeifang/archive/2011/01/10/1932390.html

学习renderman中，为了渲染毛发，学习maya的 renderman中。这一星期的目标是把maya自己的fur和 hair搞明白。2011年好好学习，天天向上。如果这一年没有什么进步，2012考虑转行。

转载于:https://www.cnblogs.com/ladaojeifang/archive/2011/01/10/1932390.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30348519

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Go学习路线

多看多听多总结

05-02

5975

今天在开发的时候，找不到合适的包，翻了好久github没有合适的，我发现有个文章开源的包很全，所以就记录下来了，也提供给大家了！！！ API 服务和工具图形语言 GraphJin - 用于 Postgres 的即时 GraphQL API。无需代码，将 GraphQL 编译为 SQL。 MTProto MTProto - 在纯 Go 上编写的 Telegram API 的完整本实现。天文学 go-fits - FITS（灵活图像传输系统）格式图像和数据读取器 astrogo/...

RenderMan中文学习教程

03-04

2. **着色系统**：深入学习RenderMan的着色语言RSL（RenderMan Shading Language），包括表面着色、体积着色、光照计算等。理解如何编写自定义着色器，以实现独特的视觉效果。 3. **灯光与阴影**：学习如何设置和...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

renderman教程_Renderman，RSL和REYES

cunchi8090的博客

07-21

1148

renderman教程 1.什么是RenderMan (1. What is RenderMan) RenderMan is a not any particular piece of software. RenderMan不是一个特定的软件。 RenderMan is an industry standard,...

RenderMan 开源项目教程

gitblog_00292的博客

10-10

847

RenderMan 开源项目教程 1. 项目介绍 RenderMan 是一个命令行 VSTi 宿主库，使用 C++ 编写并提供 Python 绑定。它基于 JUCE 和 Maximilian 库构建，旨在简化从 VSTi 插件中提取音频和特征的过程。RenderMan 支持多种音频处理功能，包括设置和获取合成器参数、生成随机补丁、获取 MFCC、FFT、RMS 和音频数据等。 2. 项目快速启动 ...

RenderMan REYES Grid Reparameterization

weixin_30629977的博客

07-09

Direct Rendering RenderMan Point Cloud

weixin_30419799的博客

07-09

118

RenderMan与CG生产流程简述

weixin_30636089的博客

08-14

287

RenderMan与CG生产流程简述周波版权所有更新日期 2010年11月12日随着国内CG事业的发展，越来越多的人开始学RenderMan，越来越多的公司也逐渐的开始尝试使用RenderMan做片子。我在进入Autodesk前一直在南京的CG公司兼职工作，由于工作需要使用了RenderMan。许多朋友都会问我关于RenderMan的问题，下面是我对在流程中使用RenderMan...

Lafortune Paper In RenderMan

weixin_30763397的博客

08-09

简单的尝试了下用Lafortune BRDF渲染纸张。为了公平起见统一把Ka设为0，Kd设为1.0，没有Specular项。使用3Delight的免费Licence和学习版maya 8.5，所以没有版权问题，但没有出阴影，所以看起来比较奇怪。效果对比如下：左边是用内建matte材质，也就是Lambert，右边的就是Lafortune了，使用了2个lobe。右边的Fresn...

分享两本关于RenderMan的电子书

weixin_30396699的博客

08-09

Advanced RenderMan - Creating CGI for Motion PicturesRendering for Beginners - Image synthesis using RenderMan大名鼎鼎的RM书籍，非常适合从头开始学习RM的人，最近刚刚从eMule上拖下来，给大家分享。我把书都上传到了OpenGPU.org的空间中，希望大家多多支持OpenGPU...

OpenGL入门学习

热门推荐

相信爱的力量，坚持自己的梦想。

08-27

1万+

OpenGL作为当前主流的图形API之一，它在一些场合具有比DirectX更优越的特性。 1、与C语言紧密结合。 2、强大的可移植性。 3、高性能的图形渲染。　　总之，OpenGL是一个很NB的图形软件接口。至于究竟有多NB，去看看DOOM3和QUAKE4等专业游戏就知道了。说起编程作图，大概还有很多人想起TC的#include吧？但是各位是否想过，那些画面绚丽的PC游戏是如

RenderMan中文学习教程详解接口规范

RenderMan中文学习教程是一套系统性介绍Pixar公司开发的RenderMan渲染系统的专业学习资料，重点聚焦于其接口规范（RenderMan Interface Specification）以及在三维计算机图形学中的实际应用。该教程不仅面向初学者...

掌握RenderMan渲染技术的中文教程指南

通过学习RenderMan中文学习教程，学习者可以逐步掌握上述知识，从而在动画、游戏开发、可视化设计等领域的图形渲染工作上有所建树。掌握RenderMan技术可以大幅提高视觉效果的制作质量和工作效率，对从事相关行业的...

RenderMan Studio3中文教程手册

在学习RenderMan Studio3时，使用者还需要具备一定的三维建模和动画制作的基础知识，这样更容易理解和掌握渲染技术。而RenderMan Studio3实例教程就是为这类人群量身打造的，使得他们能快速上手RenderMan渲染器，...

基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料

12-07

本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）

12-07

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）

12-07

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。

云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx

最新发布

12-07

云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx

基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）

12-07

基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。

基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）

12-07

基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。