Implémentation de polices 3D dans PS (super simple)
Pour des raisons professionnelles, j'ai été très fatigué de chercher des photos récemment. J'ai toujours voulu apprendre PS pour faire des photos moi-même, mais je suis au stade avancé de la paresse. J'ai donc rencontré PS CS6, ce qui est très. facile à utiliser et recommandé à tout le monde. Ce qui suit est le processus de l'éditeur pour créer des personnages en trois dimensions à l'aide de PS, dépêchez-vous et apprenez-le !
Première étape : J'ai d'abord trouvé une belle image de paysage et je l'ai ouverte avec Photoshop. L'image originale est la suivante.
Étape 2 : Cliquez sur le bouton de caractère dans la barre d'outils et modifiez les mots requis comme indiqué ci-dessous.
Étape 3 : Sélectionnez le mot et cliquez sur le bouton 3D --> Créez une nouvelle extrusion 3D à partir du calque sélectionné, comme indiqué sur la figure.
Regardons le rendu final, haha, il n'est pas beau ?
Vous trouverez ci-joint le lien de téléchargement de la version PS CS6 green lite. À propos, il existe d'autres packages d'installation d'outils sur le site Web chinois. Amis qui souhaitent télécharger d'autres logiciels, dépêchez-vous. et jetez un œil. Voyez s’il existe un logiciel que vous avez toujours voulu télécharger mais que vous ne trouvez pas.
PS CS6 Green LiteLien de téléchargement : http://www.php.cn/xiazai/gongju/683
[Cours recommandé : Tutoriel vidéo PS]
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Pourquoi le Gaussian Splatting est-il si populaire dans la conduite autonome que le NeRF commence à être abandonné ?
Jan 17, 2024 pm 02:57 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Le Gaussiansplatting tridimensionnel (3DGS) est une technologie transformatrice qui a émergé dans les domaines des champs de rayonnement explicites et de l'infographie ces dernières années. Cette méthode innovante se caractérise par l’utilisation de millions de gaussiennes 3D, ce qui est très différent de la méthode du champ de rayonnement neuronal (NeRF), qui utilise principalement un modèle implicite basé sur les coordonnées pour mapper les coordonnées spatiales aux valeurs des pixels. Avec sa représentation explicite de scènes et ses algorithmes de rendu différenciables, 3DGS garantit non seulement des capacités de rendu en temps réel, mais introduit également un niveau de contrôle et d'édition de scène sans précédent. Cela positionne 3DGS comme un révolutionnaire potentiel pour la reconstruction et la représentation 3D de nouvelle génération. À cette fin, nous fournissons pour la première fois un aperçu systématique des derniers développements et préoccupations dans le domaine du 3DGS.
Choisir une caméra ou un lidar ? Une étude récente sur la détection robuste d'objets 3D
Jan 26, 2024 am 11:18 AM
0. Écrit à l'avant&& Compréhension personnelle que les systèmes de conduite autonome s'appuient sur des technologies avancées de perception, de prise de décision et de contrôle, en utilisant divers capteurs (tels que caméras, lidar, radar, etc.) pour percevoir l'environnement et en utilisant des algorithmes et des modèles pour une analyse et une prise de décision en temps réel. Cela permet aux véhicules de reconnaître les panneaux de signalisation, de détecter et de suivre d'autres véhicules, de prédire le comportement des piétons, etc., permettant ainsi de fonctionner en toute sécurité et de s'adapter à des environnements de circulation complexes. Cette technologie attire actuellement une grande attention et est considérée comme un domaine de développement important pour l'avenir des transports. . un. Mais ce qui rend la conduite autonome difficile, c'est de trouver comment faire comprendre à la voiture ce qui se passe autour d'elle. Cela nécessite que l'algorithme de détection d'objets tridimensionnels du système de conduite autonome puisse percevoir et décrire avec précision les objets dans l'environnement, y compris leur emplacement,
CLIP-BEVFormer : superviser explicitement la structure BEVFormer pour améliorer les performances de détection à longue traîne
Mar 26, 2024 pm 12:41 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : À l'heure actuelle, dans l'ensemble du système de conduite autonome, le module de perception joue un rôle essentiel. Le véhicule autonome roulant sur la route ne peut obtenir des résultats de perception précis que via le module de perception en aval. dans le système de conduite autonome, prend des jugements et des décisions comportementales opportuns et corrects. Actuellement, les voitures dotées de fonctions de conduite autonome sont généralement équipées d'une variété de capteurs d'informations de données, notamment des capteurs de caméra à vision panoramique, des capteurs lidar et des capteurs radar à ondes millimétriques pour collecter des informations selon différentes modalités afin d'accomplir des tâches de perception précises. L'algorithme de perception BEV basé sur la vision pure est privilégié par l'industrie en raison de son faible coût matériel et de sa facilité de déploiement, et ses résultats peuvent être facilement appliqués à diverses tâches en aval.
Les dernières nouvelles de l'Université d'Oxford ! Mickey : correspondance d'images 2D en 3D SOTA ! (CVPR\'24)
Apr 23, 2024 pm 01:20 PM
Lien du projet écrit devant : https://nianticlabs.github.io/mickey/ Étant donné deux images, la pose de la caméra entre elles peut être estimée en établissant la correspondance entre les images. En règle générale, ces correspondances sont 2D à 2D et nos poses estimées sont à échelle indéterminée. Certaines applications, telles que la réalité augmentée instantanée, à tout moment et en tout lieu, nécessitent une estimation de pose des métriques d'échelle, elles s'appuient donc sur des estimateurs de profondeur externes pour récupérer l'échelle. Cet article propose MicKey, un processus de correspondance de points clés capable de prédire les correspondances métriques dans l'espace d'une caméra 3D. En apprenant la correspondance des coordonnées 3D entre les images, nous sommes en mesure de déduire des métriques relatives.
Introduction au processus d'extraction de dessins au trait dans PS
Apr 01, 2024 pm 12:51 PM
1. Ouvrez le logiciel et importez un élément de matériel, comme indiqué dans l'image ci-dessous. 2. Puis ctrl+shift+u pour supprimer la couleur. 3. Appuyez ensuite sur ctrl+J pour copier le calque. 4. Ensuite, inversez ctrl+I, puis définissez le mode de fusion des calques sur Color Dodge. 5. Cliquez sur Filtre--Autres--Minimum. 6. Dans la boîte de dialogue contextuelle, définissez le rayon sur 2 et cliquez sur OK. 7. Enfin, vous pouvez voir le brouillon de ligne extrait.
Comment automatiser les tâches à l'aide de PowerShell
Feb 20, 2024 pm 01:51 PM
Si vous êtes un administrateur informatique ou un expert en technologie, vous devez être conscient de l'importance de l'automatisation. Surtout pour les utilisateurs de Windows, Microsoft PowerShell est l'un des meilleurs outils d'automatisation. Microsoft propose une variété d'outils pour vos besoins d'automatisation, sans qu'il soit nécessaire d'installer des applications tierces. Ce guide détaillera comment exploiter PowerShell pour automatiser les tâches. Qu'est-ce qu'un script PowerShell ? Si vous avez de l'expérience avec PowerShell, vous avez peut-être utilisé des commandes pour configurer votre système d'exploitation. Un script est une collection de ces commandes dans un fichier .ps1. Les fichiers .ps1 contiennent des scripts exécutés par PowerShell, tels que Get-Help de base
Liste complète des touches de raccourci PS
Mar 11, 2024 pm 04:31 PM
1. Ctrl + N : Créez un nouveau document. 2. Ctrl + O : Ouvrir un fichier. 3. Ctrl + S : Enregistrez le fichier actuel. 4. Ctrl + Maj + S : Enregistrer sous. 5. Ctrl + W : fermez le document actuel. 6. Ctrl + Q : Quittez Photoshop. 7. Ctrl + Z : Annuler. 8. Ctrl + Y : Refaire. 9. Ctrl + X : Couper le contenu sélectionné. 10. Ctrl + C : Copiez le contenu sélectionné.
Le LLM est terminé ! OmniDrive : Intégration de la perception 3D et de la planification du raisonnement (la dernière version de NVIDIA)
May 09, 2024 pm 04:55 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : cet article est dédié à la résolution des principaux défis des grands modèles de langage multimodaux (MLLM) actuels dans les applications de conduite autonome, c'est-à-dire le problème de l'extension des MLLM de la compréhension 2D à l'espace 3D. Cette expansion est particulièrement importante car les véhicules autonomes (VA) doivent prendre des décisions précises concernant les environnements 3D. La compréhension spatiale 3D est essentielle pour les véhicules utilitaires car elle a un impact direct sur la capacité du véhicule à prendre des décisions éclairées, à prédire les états futurs et à interagir en toute sécurité avec l’environnement. Les modèles de langage multimodaux actuels (tels que LLaVA-1.5) ne peuvent souvent gérer que des entrées d'images de résolution inférieure (par exemple) en raison des limitations de résolution de l'encodeur visuel et des limitations de la longueur de la séquence LLM. Cependant, les applications de conduite autonome nécessitent
