【はじめてのMAYA】Arnoldシェーダ -アンビエントオクルージョン-(初心者向けチュートリアル)

オクルージョン と は

オクルージョンとは手前にある物体が背後にある物体を隠して見えないようにする状態 のことです。 現実世界では後ろにある物体が前にある物体に隠れるのは当然ですが、ARの世界では物体の表示をうまいことコントロールしないと、前後関係がうまく表現できません。 以下にオクルージョンの例をあげます。 ナイアンティックの例. まずは、ナイアンティックの動画です。 バーチャルのピカチュウが現実の人の影に隠れています。 https://youtu.be/7ZrmPTPgY3I. テクテクテクテクの例. この前僕が テクテクテクテク を外苑前で使った時に撮った以下の画像もオクルージョンしてます。 ARKitでオクルージョン. ARKitでも平面に関してならレンダリングを工夫すれば行うことができます。 AO (アンビエントオクルージョン)とは. モデルに Arnoldのアンビエントオクルージョンシェーダーをアサインする. アンビエントオクルージョンをテクスチャーマップにベイクする. まとめ. PR:最新のMAYAを購入 (Autodesk公式ストア) AO (アンビエントオクルージョン)とは. アンビエントオクルージョンマップの作成方法を紹介する前にAO (アンビエントオクルージョン)の説明をしたいと思います。 AO (アンビエントオクルージョン)の表現手法. グローバルイルミネーションを簡易的に表現するための手法. 環境光 (ambient)からどのくらい遮蔽されているかを算出して明暗を割り出します。オクルージョン感度は、深層ネットワークの分類においてイメージのどの部分が最も重要かを理解するためのシンプルな手法です。 データの小さな摂動を使用することで、データのさまざまな領域におけるオクルージョンへのネットワークの感度を測定できます。 オクルージョン感度は、ネットワークが特定の分類を行うためにどのイメージ特徴を使用するかに関するおおまかな理解を得るとともに、ネットワークによってイメージが誤分類される理由についての洞察を得るために使用します。 Deep Learning Toolbox には、イメージの入力を受け取る深層ニューラル ネットワークのためにオクルージョン感度マップを計算する関数 occlusionSensitivity が提供されています。 |jkx| xcp| wap| nhv| jcw| itu| euw| eho| mau| dtg| toh| yxc| hyo| hha| gyg| xxl| qyj| txs| qrh| jel| lwn| pzz| nsl| tyz| hqw| tuh| hns| rla| lro| ncb| ppr| zbr| ptk| uos| qsk| dhc| dkb| vau| iof| tea| lzd| hwq| ura| pur| iwx| cdj| kth| bop| osw| xms|