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PSでの3Dフォント実装(超簡単)

Apr 10, 2019 pm 04:50 PM
3d ps

仕事の都合上、編集者は最近写真を探すのにとても疲れています。私はずっとPSを勉強して自分で写真を作りたいと思っていましたが、怠惰な癌の末期段階にあります。いいえ、PS CS6に出会いました。とても便利でお勧めです。以下は、編集者が PS を使用して 3D キャラクターを作成するプロセスです。急いで学習してください。

PSでの3Dフォント実装(超簡単)

ステップ 1: まず、美しい風景写真を見つけて Photoshop で開きました。元の写真は次のとおりです。

1 (2).jpg

ステップ 2: ツールバーの文字ボタンをクリックし、以下に示すように必要な単語を編集します。

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ステップ 3: 単語を選択し、[3D] ボタンをクリックします --> 図に示すように、選択したレイヤーから新しい 3D 押し出しを作成します。

PSでの3Dフォント実装(超簡単)

最後に、レンダリングを見てみましょう。はは、とても美しいですね。

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PS CS6 Green Lite Edition のダウンロード リンクが添付されています。はい、中国の Web サイトには他のツール インストール パッケージもあります。他のソフトウェアをダウンロードしたい友達は、急いでください。ずっとダウンロードしたいと思っていたのに見つからないソフトウェアがないか確認してください。

PS CS6 Green Lite Editionダウンロード リンクhttp://www.php.cn/xiazai/gongju/683

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なぜ自動運転ではガウス スプラッティングが非常に人気があるのに、NeRF は放棄され始めているのでしょうか? なぜ自動運転ではガウス スプラッティングが非常に人気があるのに、NeRF は放棄され始めているのでしょうか? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

上記と著者の個人的な理解 3 次元ガウシアンプラッティング (3DGS) は、近年、明示的な放射線フィールドとコンピューター グラフィックスの分野で出現した革新的なテクノロジーです。この革新的な方法は、数百万の 3D ガウスを使用することを特徴とし、主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用して空間座標をピクセル値にマッピングする神経放射線場 (NeRF) 方法とは大きく異なります。明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムにより、3DGS はリアルタイム レンダリング機能を保証するだけでなく、前例のないレベルの制御とシーン編集も導入します。これにより、3DGS は、次世代の 3D 再構築と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。この目的を達成するために、私たちは 3DGS 分野における最新の開発と懸念について初めて体系的な概要を提供します。

カメラかライダーを選択しますか?堅牢な 3D オブジェクト検出の実現に関する最近のレビュー カメラかライダーを選択しますか?堅牢な 3D オブジェクト検出の実現に関する最近のレビュー Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0.前面に書かれています&& 自動運転システムは、さまざまなセンサー (カメラ、ライダー、レーダーなど) を使用して周囲の環境を認識し、アルゴリズムとモデルを使用することにより、高度な知覚、意思決定、および制御テクノロジーに依存しているという個人的な理解リアルタイムの分析と意思決定に。これにより、車両は道路標識の認識、他の車両の検出と追跡、歩行者の行動の予測などを行うことで、安全な運行と複雑な交通環境への適応が可能となり、現在広く注目を集めており、将来の交通分野における重要な開発分野と考えられています。 。 1つ。しかし、自動運転を難しくしているのは、周囲で何が起こっているかを車に理解させる方法を見つけることです。これには、自動運転システムの 3 次元物体検出アルゴリズムが、周囲環境にある物体 (位置を含む) を正確に認識し、記述することができる必要があります。

CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

PSで線画を抽出する手順の紹介 PSで線画を抽出する手順の紹介 Apr 01, 2024 pm 12:51 PM

1. ソフトウェアを開き、下の図に示すようにマテリアルをインポートします。 2. 次に、Ctrl+Shift+U を押して色を削除します。 3. 次に Ctrl+J を押してレイヤーをコピーします。 4. 次に、Ctrl+I を反転して、レイヤーブレンドモードをカラー覆い焼きに設定します。 5. 「フィルタ」-「その他」-「最小」をクリックします。 6. ポップアップ ダイアログ ボックスで、半径を 2 に設定し、[OK] をクリックします。 7. 最後に、抽出された線画が表示されます。

オックスフォード大学の最新情報!ミッキー:2D画像を3D SOTAでマッチング! (CVPR\'24) オックスフォード大学の最新情報!ミッキー:2D画像を3D SOTAでマッチング! (CVPR\'24) Apr 23, 2024 pm 01:20 PM

前に書かれたプロジェクトのリンク: https://nianticlabs.github.io/mickey/ 2 枚の写真が与えられた場合、それらの写真間の対応関係を確立することで、それらの間のカメラのポーズを推定できます。通常、これらの対応は 2D 対 2D であり、推定されたポーズはスケール不定です。いつでもどこでもインスタント拡張現実などの一部のアプリケーションでは、スケール メトリクスの姿勢推定が必要なため、スケールを回復するために外部深度推定器に依存します。この論文では、3D カメラ空間でのメトリックの対応を予測できるキーポイント マッチング プロセスである MicKey を提案します。画像全体の 3D 座標マッチングを学習することで、相対的なメトリックを推測できるようになります。

PowerShell を使用してタスクを自動化する方法 PowerShell を使用してタスクを自動化する方法 Feb 20, 2024 pm 01:51 PM

IT 管理者またはテクノロジーの専門家であれば、自動化の重要性を認識している必要があります。特に Windows ユーザーにとって、Microsoft PowerShell は最高の自動化ツールの 1 つです。 Microsoft は、サードパーティのアプリケーションをインストールする必要なく、自動化のニーズに対応するさまざまなツールを提供しています。このガイドでは、PowerShell を活用してタスクを自動化する方法について詳しく説明します。 PowerShell スクリプトとは何ですか? PowerShell の使用経験がある場合は、コマンドを使用してオペレーティング システムを構成したことがあるかもしれません。スクリプトは、.ps1 ファイル内のこれらのコマンドの集合です。 .ps1 ファイルには、基本的な Get-Help など、PowerShell によって実行されるスクリプトが含まれています。

ps ショートカット キーの完全なリスト ps ショートカット キーの完全なリスト Mar 11, 2024 pm 04:31 PM

1. Ctrl + N: 新しいドキュメントを作成します。 2. Ctrl + O: ファイルを開きます。 3. Ctrl + S: 現在のファイルを保存します。 4. Ctrl + Shift + S: 名前を付けて保存します。 5. Ctrl + W: 現在のドキュメントを閉じます。 6. Ctrl + Q: Photoshop を終了します。 7. Ctrl + Z: 元に戻します。 8. Ctrl + Y: やり直し。 9. Ctrl + X: 選択したコンテンツを切り取ります。 10. Ctrl + C: 選択したコンテンツをコピーします。

LLMはすべて完了しました! OmniDrive: 3D 認識と推論プランニングの統合 (NVIDIA の最新) LLMはすべて完了しました! OmniDrive: 3D 認識と推論プランニングの統合 (NVIDIA の最新) May 09, 2024 pm 04:55 PM

上記と著者の個人的な理解: この論文は、自動運転アプリケーションにおける現在のマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の主要な課題、つまり MLLM を 2D 理解から 3D 空間に拡張する問題の解決に特化しています。自動運転車 (AV) は 3D 環境について正確な決定を下す必要があるため、この拡張は特に重要です。 3D 空間の理解は、情報に基づいて意思決定を行い、将来の状態を予測し、環境と安全に対話する車両の能力に直接影響を与えるため、AV にとって重要です。現在のマルチモーダル大規模言語モデル (LLaVA-1.5 など) は、ビジュアル エンコーダーの解像度制限や LLM シーケンス長の制限により、低解像度の画像入力しか処理できないことがよくあります。ただし、自動運転アプリケーションには次の要件が必要です。

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