Photoshop利用图层样式绘制电影中逼真的3D机器人EVA
本文小编姜维大家带来如何使用Photoshop绘制电影中的3D机器人EVA，教程有些复杂，喜欢的朋友可以一起来学习
实现目标的方法有很多种，但掌握原理什么的最重要了。因为只要掌握了原理，我们甚至就可以画出更为复杂的效果。
最终效果
EVA的故事与模型设定：
1、EVA的基本形状是一个蛋形的，也就是一个椭圆围绕其长直径旋转一周得到的立体圆形。
2、EVA变形（容我这么形容）之后，分成4部分，头部，身体，和两手臂。
3、根据原著，EVA的材质可以设定为白色陶瓷。
绘制过程：
1、拆解。
2、头部绘制：
新建1024 * 1024，分辨率为72的画布，如下图。
通过调节椭圆形状得到头部轮廓，通过调节内发光与渐变叠加得到头部基础。
通过调节锚点让椭圆变形，并羽化，得到高光。
同理，通过高光，反射光，以及布尔运算，调节锚点等得到脸部底色及眼睛。
面罩上的黑白条纹可用定义图案功能实现，具体过程如下：
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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.
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Jan 26, 2024 am 11:18 AM
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Dans le domaine de la technologie de l’automatisation industrielle, il existe deux points chauds récents qu’il est difficile d’ignorer : l’intelligence artificielle (IA) et Nvidia. Ne changez pas le sens du contenu original, affinez le contenu, réécrivez le contenu, ne continuez pas : « Non seulement cela, les deux sont étroitement liés, car Nvidia ne se limite pas à son unité de traitement graphique d'origine (GPU ), il étend son GPU. La technologie s'étend au domaine des jumeaux numériques et est étroitement liée aux technologies émergentes d'IA "Récemment, NVIDIA a conclu une coopération avec de nombreuses entreprises industrielles, notamment des sociétés d'automatisation industrielle de premier plan telles qu'Aveva, Rockwell Automation, Siemens. et Schneider Electric, ainsi que Teradyne Robotics et ses sociétés MiR et Universal Robots. Récemment, Nvidiahascoll
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Rédacteur en chef du Machine Power Report : Wu Xin La version domestique de l'équipe robot humanoïde + grand modèle a accompli pour la première fois la tâche d'exploitation de matériaux flexibles complexes tels que le pliage de vêtements. Avec le dévoilement de Figure01, qui intègre le grand modèle multimodal d'OpenAI, les progrès connexes des pairs nationaux ont attiré l'attention. Hier encore, UBTECH, le « stock numéro un de robots humanoïdes » en Chine, a publié la première démo du robot humanoïde WalkerS, profondément intégré au grand modèle de Baidu Wenxin, présentant de nouvelles fonctionnalités intéressantes. Maintenant, WalkerS, bénéficiant des capacités de grands modèles de Baidu Wenxin, ressemble à ceci. Comme la figure 01, WalkerS ne se déplace pas, mais se tient derrière un bureau pour accomplir une série de tâches. Il peut suivre les commandes humaines et plier les vêtements
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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.
