Nun Girl v1.1:表情丰富的修女3D模型介绍

版权申诉
0 下载量 185 浏览量 更新于2024-09-30 收藏 163.58MB ZIP 举报
资源摘要信息: "修女带表情模型:Nun Girl v1.1" 是一款包含了3D模型的角色资产,专为游戏开发和视觉效果设计所用。模型主题聚焦于一个修女形象,这个角色被设计为可以表达不同的情感状态。该模型的特色在于其模块化的结构,这意味着开发者可以根据需要自定义模型的部分组件,比如面部表情、姿态或是服装,以适应不同的场景和用途。 标题中的知识点: - "修女带表情模型":说明了这款3D模型产品的主题是修女角色,并且具备多种面部表情,供设计师和开发者选择使用。 - "Nun Girl v1.1":这是模型的版本号,表明这个资源已经有更新或迭代,v1.1表示这是一个经过改进的版本。 描述中的知识点: - "美女 修女 传教士 角色 女性人物":这些词汇描述了模型的角色设定,提供给用户一个明确的形象概念。其中“美女”一词可能是指模型的设计美观、符合美学标准,而“传教士”则是指模型的角色身份和背景故事。 - "可爱的修士的3D模型":这里提到了模型的风格和特点,即“可爱”,说明这个角色在设计时采用了较为亲切、友好的视觉表现。 - "完全模块化":这个特点对于3D模型来说非常重要,意味着模型的各个部分(如头部、躯干、四肢等)都是可以单独修改或替换的。这为用户提供了极高的自定义灵活性,可以根据自己的需求来调整角色的外观和动作。 - "包含苹果混合形状":这可能是指模型采用了苹果混合形状技术来创建面部表情,这是一种用于创建复杂表情动画的技术,可以让角色模型的表情变化更为丰富和真实。 标签中的知识点: - "3D":表明这个模型是三维设计的,具有立体的空间感。 - "修士 修女 模型 人物":这些标签进一步明确了模型的主题和类型,指出这个资源适合于表现宗教主题的角色。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: - "gzh.jpg":这个文件名可能是一个缩略图或者角色模型的图片展示,用于让使用者在不打开整个模型包的情况下预览模型的外观。 - "说明.txt":这个文本文件通常包含有该模型包的详细信息、使用说明、版权声明及更新日志等重要信息,是用户使用前应该仔细阅读的文档。 - "Nun Girl v1.1.unitypackage":这是将模型文件打包成一个Unity软件的包,方便用户在Unity引擎中导入和使用。Unity是一个流行的游戏开发平台,这个文件表明该模型是为Unity环境设计的,用户可以直接在Unity中通过简单的导入步骤来使用这个修女角色模型。 综上所述,"修女带表情模型:Nun Girl v1.1" 是一款为游戏和视觉效果设计精心打造的3D角色模型资源。通过其模块化的结构和详细的文件包,它提供了高度的定制性与易用性,使得设计师和开发者可以在项目中轻松地运用这个修女角色,无论是在宗教主题的游戏还是其他具有角色扮演元素的场景中。

拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

2023-05-26 上传