"炭笔画风格渲染在三维动画中的应用及对比度增强技术探讨"

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三维动画课读书报告_陈艳蕾_21651147 本报告探讨了炭笔画风格渲染技术在三维动画领域的应用。炭笔画风格渲染是一种非真实感渲染技术,与传统的真实感渲染有着明显的区别。本文首先对比了对比度增强在炭笔画风格渲染中的应用,指出了艺术家使用对比度增强来克服木炭介质的有限动态范围,从而达到更加生动的效果。其次,本文探讨了炭笔画风格渲染中对硬剪影的处理,指出了艺术家不喜欢围绕每个对象形式的硬剪影,而是更倾向于使用柔和的过渡来表现形体的立体感。最后,本文通过对研究生论文的摘要进行分析,总结了当前炭笔画风格渲染技术的发展趋势和未来研究方向。总的来说,本报告对炭笔画风格渲染技术在三维动画领域的应用进行了系统的探讨和总结,对相关研究具有一定的参考价值。 关键词:三维动画;炭笔画;风格渲染;对比度增强;硬剪影 硕 士 研 究 生 读 书 报 告 题目:炭笔画风格渲染 作者姓名:陈艳蕾 作者学号:21651147 指导教师:李启雷 学科专业:软件工程 所在学院:软件学院 提交日期:2017年4月 真实感渲染技术越来越成熟,人们开始追求一些非真实感的艺术化的渲染风格。非真实感渲染与真实感渲染最大的区别在于前者不再追求“像照片一样真实”的效果,而是为了展现图形的艺术特质。炭笔画风格渲染作为一种非真实感渲染技术,在三维动画领域有着广泛的应用前景。本文主要围绕炭笔画风格渲染技术展开讨论,通过对已有研究的梳理和分析,旨在为相关领域的研究工作提供一定的参考和借鉴。 首先,炭笔画的特点之一就是对比度的强烈表现,艺术家们喜欢使用对比度增强来突出作品的层次和立体感。这一点在三维动画中同样非常重要,因为在三维空间中,对立体感的表现能够使画面更加生动。因此,对比度增强在炭笔画风格渲染中起着至关重要的作用,可以弥补木炭介质的有限动态范围,使画面更具艺术感染力。通过运用对比度增强技术,可以使画面更具有冲击力和视觉吸引力,从而更好地吸引观众的注意力,提升作品的艺术表现力。 其次,对于炭笔画风格渲染中的硬剪影处理,艺术家们更加倾向于使用柔和的过渡来表现形体的立体感。相对于真实感渲染,炭笔画风格渲染更偏向于表现画面的艺术特质,而不是追求细节的精确再现。在处理硬剪影时,艺术家们更注重过渡的柔和和形体的流畅。这种处理方式更加符合艺术作品的审美标准,因为画面的柔和过渡能够营造出一种神秘和梦幻的氛围,使观众能够更好地沉浸其中,感受到作品所要传达的情感和意境。 最后,通过对摘要进行分析,可以看出当前炭笔画风格渲染技术的发展趋势是在追求艺术性和感染力的同时,保持画面的简洁和大气。在追求非真实感的渲染效果的同时,研究者们也应当注重画面的整体布局和色彩的搭配,使作品更富有表现力和感染力。未来的研究工作可以将重点放在如何更好地融合真实感和非真实感的表现手法,使画面更具有层次感和品质感。 总的来说,炭笔画风格渲染技术在三维动画领域有着广阔的应用前景,而要充分发挥其潜力,就需要在技术研究和艺术创作上进行更深入的探索和实践。希望本报告能够为相关领域的研究者们提供一定的参考和启发,推动炭笔画风格渲染技术在三维动画领域的发展。

# 读取输出数据 # 读取train.hdf5文件中的二维数组 with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f: data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:] data02 = data02[:, np.newaxis] data03 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/sigma_vM'][:] data03 = data03[:, np.newaxis] data03 = data03 / 1e6 # 归一化到-1和1之间 data03 = (data03 - np.max(data03) / 2) / (np.max(data03) / 2) # 按行连接数组 arr = np.hstack((data01, data02, data03)) # 每1024行提取出来作为一个二维数组 output_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 6)) # 将每个二维数组转换成三维数组 output_arr_3d = [] for i in range(output_arr_reshaped.shape[0]): output_arr_3d.append(np.reshape(output_arr_reshaped[i], (32, 32, 6))) # 将每个三维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组 output_arr_6_32_32 = [] for i in range(len(output_arr_3d)): output_arr_6_32_32.append(np.transpose(output_arr_3d[i], (2, 0, 1))) # 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改 modified_output_arr = [] for i in range(len(output_arr_6_32_32)): output_arr_i = output_arr_6_32_32[i] output_arr_i = np.array(output_arr_i) output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) modified_output_arr.append(output_arr_i) # 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组 output_arr01 = modified_output_arr[0] 帮我优化这段代码,使得这段代码功能完全不变的情况下更加精简,并帮我标好每一段的功能

2023-05-10 上传