23、软件时代下媒体设计与建筑的连续性变革

软件时代下媒体设计与建筑的连续性变革

在当今数字化的浪潮中,软件技术的发展深刻地影响了多个领域的设计美学和创作方式。上世纪90年代中期左右,当代平面设计的语言全面融入了动态影像领域,这一变革不仅体现在表面,更在深层次上改变了我们对视觉和空间形式的认知。

软件兼容性与多样形式

图形设计、插画、动画、视频编辑、3D建模与动画以及视觉特效软件之间的兼容性,在塑造软件时代的视觉和空间形式方面起到了关键作用。一方面,我们见证了前所未有的丰富多样的形式;另一方面,相同的技术、构图和图像符号可以出现在任何媒体中。

动态图形的可变形式特征

当代动态图形的显著特征是画面整体的持续变化。与20世纪的动画不同,画面内的一切元素,如视觉元素、透明度、图像纹理等都在不断改变。这种在多个视觉维度上的持续变化,是当今动态图形和设计电影的另一个关键特征。

数字计算机使我们能够将任何现象或结构表示为一组变量。在设计和动画软件中,所有可能的形式,包括视觉、时间、空间和交互形式,都被表示为可以连续变化的变量集。这种新的形式逻辑深深嵌入了软件包的界面和工具中。

以After Effects界面为例,设计师在创建动画时,会向合成中添加多个元素并对其进行动画处理。每个新元素在界面中显示为一组参数列表,每个参数都有自己的动画通道。不同类型的元素,其参数数量从几个到十几个不等。例如,灯光的参数包括强度、颜色、阴影深度和阴影扩散;相机的参数有点兴趣点、位置、方向和旋转;形状的参数则更为丰富,包括位置、比例、方向、不透明度、材质属性等。

对任何参数进行动画处理只需要点击几下,无论元素和参数类型如何,操作过程都是相同的。这意味着改变形状的位置、颜色或

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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