为什么说“3D建模”是未来不可少的行业

简介: 随着国家文化政策的大力支持,一场新世纪的文化复兴运动,正在悄然展开。文化娱乐产业蓬勃发展,而随着生活水平的不断提高,人们也越来越愿意在精神享受上花钱。**电影行业、游戏行业**就是两个典型的例子。

随着国家文化政策的大力支持,一场新世纪的文化复兴运动,正在悄然展开。文化娱乐产业蓬勃发展,而随着生活水平的不断提高,人们也越来越愿意在精神享受上花钱。电影行业、游戏行业就是两个典型的例子。

图片.png

游戏行业也是搭乘了这个顺风车,越来越多游戏的开发,无论是游戏的真实感、还原度,还有画面感,都让游戏者更加身临其境,体验感更强烈,带来了火爆的市场氛围!

图片.png

对于游戏行业,最熟悉的公司莫过于腾讯、网易。光看这两家公司对游戏行业的投入就可以知道其发展前景是非常广阔的。

图片.png

3D建模是一个非常大的职能,分为4个岗位:3D角色低模手绘,3D场景低模手绘,次世代角色高模,次世代场景高模。通常我们所说的3D建模是指低模手绘。

二、零基础可以学习3D建模吗?零基础是可以学习3D建模的哈,如果自学能力比较强,可以规划一下学习计划和学习内容,根据,如果自学能力和自律能力比较弱,可以去参加培训班。

三、3D建模需要学习哪些课程内容:如果你是零基础,需要一个完整的3D建模课程设计

图片.png

零基础可以学习3D建模,并不代表着可以不重视基础。所以我们学习的第一步还是要巩固自己的美术基础。最快的练习方式是直接在PS手绘板上进行临摹。一个月一般临摹40个左右的肩甲类、图表类小物件,数量就可以达标了。质量的话,在临摹的过程中,还需要有会美术的同学或者老师进行指导,发现每个作品的问题,纠正问题,再修改,再点评,如此循环,一个月美术能力将会有很大的提升。预科班同时学习3Dmax、BP等软件的基础命令,为专业课的学习做好美术基础和软件基础的学习。

图片.png

相关文章
|
10月前
|
存储 安全 数据安全/隐私保护
中外AIGC大模型的差距、态势与结构
【1月更文挑战第21天】中外AIGC大模型的差距、态势与结构
415 2
中外AIGC大模型的差距、态势与结构
|
自然语言处理 搜索推荐 算法
M2GRL:一种用于全网规模推荐系统的多任务多视角图表示学习框架
由阿里云开发者社区联合新零售智能引擎事业群共同打造的《KDD 论文精华解读》电子书重磅发布!覆盖推荐系统、图神经网络预训练、买家秀视频标题生成、在线电视剧的受众竞争力预测和分析等 10+ 内容,免费下载电子书感受科技的震撼!
M2GRL:一种用于全网规模推荐系统的多任务多视角图表示学习框架
|
3月前
|
机器学习/深度学习 测试技术
LeCun赞转!类Sora模型能否理解物理规律?字节豆包大模型团队系统性研究揭秘
近日,字节跳动豆包大模型团队发布论文,探讨视频生成模型(如类Sora模型)在理解物理规律方面的能力,引起广泛关注并获Yann LeCun点赞。研究通过2D模拟平台测试扩散模型,发现其在分布内表现优异,但在分布外和组合泛化上存在不足,揭示了基于案例的泛化和特征优先级机制。这表明,仅靠视觉数据难以学习到真正的物理规律,未来需引入物理先验知识以提升模型性能。
102 16
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
大模型合成数据机理分析,人大刘勇团队:信息增益影响泛化能力
中国人民大学刘勇团队研究了合成数据对大型语言模型泛化能力的影响,提出逆瓶颈视角,通过“通过互信息的泛化增益”(GGMI)概念,揭示了后训练模型的泛化能力主要取决于从生成模型中获得的信息增益。这一发现为优化合成数据生成和后训练过程提供了重要理论依据。
116 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 大数据
深度解析:如何通过精妙的特征工程与创新模型结构大幅提升推荐系统中的召回率,带你一步步攻克大数据检索难题
【10月更文挑战第2天】在处理大规模数据集的推荐系统项目时,提高检索模型的召回率成为关键挑战。本文分享了通过改进特征工程(如加入用户活跃时段和物品相似度)和优化模型结构(引入注意力机制)来提升召回率的具体策略与实现代码。严格的A/B测试验证了新模型的有效性,为改善用户体验奠定了基础。这次实践加深了对特征工程与模型优化的理解,并为未来的技术探索提供了方向。
280 2
深度解析:如何通过精妙的特征工程与创新模型结构大幅提升推荐系统中的召回率,带你一步步攻克大数据检索难题
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘大型机器学习模型背后的秘密:如何在技术深度与广度之间找到完美平衡点,探索那些鲜为人知的设计、训练与部署技巧,让你的作品脱颖而出!
【8月更文挑战第21天】大型机器学习模型是人工智能的关键方向,借助不断增强的计算力和海量数据,已实现在学术与产业上的重大突破。本文深入探讨大型模型从设计到部署的全过程,涉及数据预处理、模型架构(如Transformer)、训练技巧及模型压缩技术,旨在面对挑战时提供解决方案,促进AI技术的实用化进程。
118 1
|
8月前
|
Web App开发
生成式模型不只会模仿!哈佛、UCSB等最新成果:性能可超越训练集专家水平
【7月更文挑战第23天】研究人员从哈佛大学、UC Santa Barbara等机构展示了生成式模型的新突破:在特定任务上实现超越训练集专家水平的性能。通过“低温度采样”减少模型不确定性,实验中一个名为ChessFormer的模型在下棋任务上表现出了超越性,即性能超过了训练集中专家的平均水平。这项工作揭示了生成式模型在特定条件下实现超越的可能性,为该领域的研究和应用提供了新视角。[论文](https://arxiv.org/pdf/2406.11741)
51 2
|
10月前
|
存储 搜索推荐 算法
大模型开发:在构建推荐系统时,你会考虑哪些因素?
构建推荐系统涉及关键因素:用户行为数据(理解兴趣)、物品属性(相似性分析)、上下文信息(时间、地点)、冷启动问题(新用户/物品推荐)、可扩展性与性能(高效算法)、多样性(避免单一推荐)、可解释性(增强信任)和评估优化(准确性和用户满意度)。通过综合运用这些因素,打造精准且有效的推荐服务。
190 1
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
个性化推荐系统中的深度模型:理论、实践与挑战
个性化推荐系统中的深度模型:理论、实践与挑战
468 0
思维模型No.63|让你洞察本质的「冰山模型」
思维模型No.63|让你洞察本质的「冰山模型」
186 0