웹 프론트엔드 PS 튜토리얼 PS에서 3D 글꼴 구현(매우 간단함)

PS에서 3D 글꼴 구현(매우 간단함)

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

일 때문에 요즘 그림 찾기가 너무 피곤했어요. PS를 배워서 직접 그림을 만들고 싶었는데 막바지라서 아주 쉽게 할 수 있는 PS CS6를 만났습니다. 사용하세요. 모든 사람에게 추천합니다. 다음은 에디터가 PS를 이용하여 입체 캐릭터를 만드는 과정입니다. 서둘러 배워보세요!

PS에서 3D 글꼴 구현(매우 간단함)

1단계: 먼저 아름다운 풍경 사진을 찾아서 포토샵으로 열어봤습니다. 원본 사진은 다음과 같습니다.

1 (2).jpg

2단계: 툴바에서 문자 버튼을 클릭하고 아래와 같이 필수 단어를 편집합니다.

PS에서 3D 글꼴 구현(매우 간단함)

3단계: 단어를 선택하고 3D 버튼 --> 그림과 같이 선택한 레이어에서 새로운 3D 돌출을 만듭니다.

PS에서 3D 글꼴 구현(매우 간단함)

최종 렌더링을 살펴보겠습니다. 하하, 아름답지 않나요?

PS에서 3D 글꼴 구현(매우 간단함)

첨부된 PS CS6 Green Lite Edition의 다운로드 링크입니다. 그런데 중국 인터넷에 다른 도구 설치 패키지가 있습니다. 다른 소프트웨어를 다운로드하고 싶은 친구들은 빨리 가서 살펴보세요. 항상 다운로드하고 싶었지만 소프트웨어를 찾을 수 없는 사람이 있습니까?

PS CS6 Green Lite 다운로드 링크: http://www.php.cn/xiazai/gongju/683

【추천 과정: PS 비디오 튜토리얼

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자율주행 분야에서 Gaussian Splatting이 인기를 끌면서 NeRF가 폐기되기 시작한 이유는 무엇입니까? 자율주행 분야에서 Gaussian Splatting이 인기를 끌면서 NeRF가 폐기되기 시작한 이유는 무엇입니까? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

위에 작성됨 및 저자의 개인적인 이해 3DGS(3차원 가우스플래팅)는 최근 몇 년간 명시적 방사선장 및 컴퓨터 그래픽 분야에서 등장한 혁신적인 기술입니다. 이 혁신적인 방법은 수백만 개의 3D 가우스를 사용하는 것이 특징이며, 이는 주로 암시적 좌표 기반 모델을 사용하여 공간 좌표를 픽셀 값에 매핑하는 NeRF(Neural Radiation Field) 방법과 매우 다릅니다. 명시적인 장면 표현과 미분 가능한 렌더링 알고리즘을 갖춘 3DGS는 실시간 렌더링 기능을 보장할 뿐만 아니라 전례 없는 수준의 제어 및 장면 편집 기능을 제공합니다. 이는 3DGS를 차세대 3D 재구성 및 표현을 위한 잠재적인 게임 체인저로 자리매김합니다. 이를 위해 우리는 처음으로 3DGS 분야의 최신 개발 및 관심사에 대한 체계적인 개요를 제공합니다.

카메라 또는 LiDAR를 선택하시겠습니까? 강력한 3D 객체 감지 달성에 대한 최근 검토 카메라 또는 LiDAR를 선택하시겠습니까? 강력한 3D 객체 감지 달성에 대한 최근 검토 Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0. 전면 작성&& 자율주행 시스템은 다양한 센서(예: 카메라, 라이더, 레이더 등)를 사용하여 주변 환경을 인식하고 알고리즘과 모델을 사용하는 고급 인식, 의사결정 및 제어 기술에 의존한다는 개인적인 이해 실시간 분석과 의사결정을 위해 이를 통해 차량은 도로 표지판을 인식하고, 다른 차량을 감지 및 추적하며, 보행자 행동을 예측하는 등 복잡한 교통 환경에 안전하게 작동하고 적응할 수 있게 되므로 현재 널리 주목받고 있으며 미래 교통의 중요한 발전 분야로 간주됩니다. . 하나. 하지만 자율주행을 어렵게 만드는 것은 자동차가 주변에서 일어나는 일을 어떻게 이해할 수 있는지 알아내는 것입니다. 이를 위해서는 자율주행 시스템의 3차원 객체 감지 알고리즘이 주변 환경의 객체의 위치를 ​​포함하여 정확하게 인지하고 묘사할 수 있어야 하며,

CLIP-BEVFormer: BEVFormer 구조를 명시적으로 감독하여 롱테일 감지 성능을 향상시킵니다. CLIP-BEVFormer: BEVFormer 구조를 명시적으로 감독하여 롱테일 감지 성능을 향상시킵니다. Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

위에 작성 및 저자의 개인적인 이해: 현재 전체 자율주행 시스템에서 인식 모듈은 중요한 역할을 합니다. 자율주행 시스템의 제어 모듈은 적시에 올바른 판단과 행동 결정을 내립니다. 현재 자율주행 기능을 갖춘 자동차에는 일반적으로 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등 다양한 데이터 정보 센서가 장착되어 다양한 방식으로 정보를 수집하여 정확한 인식 작업을 수행합니다. 순수 비전을 기반으로 한 BEV 인식 알고리즘은 하드웨어 비용이 저렴하고 배포가 용이하며, 출력 결과를 다양한 다운스트림 작업에 쉽게 적용할 수 있어 업계에서 선호됩니다.

옥스포드 대학의 최신 소식! 미키: 3D SOTA로 2D 이미지 매칭! (CVPR\'24) 옥스포드 대학의 최신 소식! 미키: 3D SOTA로 2D 이미지 매칭! (CVPR\'24) Apr 23, 2024 pm 01:20 PM

앞에 적힌 프로젝트 링크: https://nianticlabs.github.io/mickey/ 두 장의 사진이 주어지면 사진 간의 대응 관계를 설정하여 두 장의 사진 사이의 카메라 포즈를 추정할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 대응은 2D에서 2D로 이루어지며 추정된 포즈는 규모에 따라 결정되지 않습니다. 언제 어디서나 즉각적인 증강 현실과 같은 일부 애플리케이션은 규모 측정항목의 포즈 추정이 필요하므로 규모를 복구하기 위해 외부 깊이 추정기에 의존합니다. 본 논문에서는 3차원 카메라 공간에서 메트릭 일치성을 예측할 수 있는 키포인트 매칭 프로세스인 MicKey를 제안합니다. 이미지 전반에 걸쳐 3D 좌표 매칭을 학습함으로써 측정 기준을 추론할 수 있습니다.

PS에서 선화를 추출하는 과정 소개 PS에서 선화를 추출하는 과정 소개 Apr 01, 2024 pm 12:51 PM

1. 아래 그림과 같이 소프트웨어를 열고 재료 조각을 가져옵니다. 2. 그런 다음 ctrl+shift+u를 눌러 색상을 제거합니다. 3. 그런 다음 Ctrl+J를 눌러 레이어를 복사합니다. 4. 그런 다음 Ctrl+I를 반대로 한 다음 레이어 혼합 모드를 Color Dodge로 설정합니다. 5. 필터--기타--최소를 클릭합니다. 6. 팝업 대화 상자에서 반경을 2로 설정하고 확인을 클릭합니다. 7. 드디어 추출된 라인 드래프트를 볼 수 있습니다.

PowerShell을 사용하여 작업을 자동화하는 방법 PowerShell을 사용하여 작업을 자동화하는 방법 Feb 20, 2024 pm 01:51 PM

IT 관리자이거나 기술 전문가라면 자동화의 중요성을 인식해야 합니다. 특히 Windows 사용자의 경우 Microsoft PowerShell은 최고의 자동화 도구 중 하나입니다. Microsoft는 타사 응용 프로그램을 설치할 필요 없이 자동화 요구 사항에 맞는 다양한 도구를 제공합니다. 이 가이드에서는 PowerShell을 활용하여 작업을 자동화하는 방법을 자세히 설명합니다. PowerShell 스크립트란 무엇입니까? PowerShell을 사용한 경험이 있다면 명령을 사용하여 운영 체제를 구성했을 수 있습니다. 스크립트는 .ps1 파일에 있는 이러한 명령의 모음입니다. .ps1 파일에는 기본 Get-Help와 같이 PowerShell에서 실행되는 스크립트가 포함되어 있습니다.

ps 단축키의 전체 목록 ps 단축키의 전체 목록 Mar 11, 2024 pm 04:31 PM

1. Ctrl + N: 새 문서를 만듭니다. 2. Ctrl + O: 파일을 엽니다. 3. Ctrl + S: 현재 파일을 저장합니다. 4. Ctrl + Shift + S: 다른 이름으로 저장. 5. Ctrl + W: 현재 문서를 닫습니다. 6. Ctrl + Q: 포토샵을 종료합니다. 7. Ctrl + Z: 실행 취소. 8. Ctrl + Y: 다시 실행. 9. Ctrl + X: 선택한 내용을 잘라냅니다. 10. Ctrl + C: 선택한 콘텐츠를 복사합니다.

LLM이 모두 완료되었습니다! OmniDrive: 3D 인식 및 추론 계획 통합(NVIDIA 최신) LLM이 모두 완료되었습니다! OmniDrive: 3D 인식 및 추론 계획 통합(NVIDIA 최신) May 09, 2024 pm 04:55 PM

위에 작성됨 및 저자의 개인적 이해: 이 문서는 자율 주행 애플리케이션에서 현재 다중 모드 대형 언어 모델(MLLM)의 주요 과제를 해결하는 데 전념하고 있습니다. 이는 MLLM을 2D 이해에서 3D 공간으로 확장하는 문제입니다. 자율주행차(AV)가 3D 환경에 대해 정확한 결정을 내려야 하기 때문에 이러한 확장은 특히 중요합니다. 3D 공간 이해는 정보에 입각한 결정을 내리고 미래 상태를 예측하며 환경과 안전하게 상호 작용하는 차량의 능력에 직접적인 영향을 미치기 때문에 AV에 매우 중요합니다. 현재 다중 모드 대형 언어 모델(예: LLaVA-1.5)은 시각적 인코더의 해상도 제한, LLM 시퀀스 길이 제한으로 인해 저해상도 이미지 입력(예:)만 처리할 수 있는 경우가 많습니다. 하지만 자율주행 애플리케이션에는

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