文件名称：maya-ml-rivet:机器学习铆钉节点的概念证明
文件大小：21.53MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-29 04:56:34
Python
玛雅毫升铆钉 这是通过机器学习完成的Maya铆钉节点的概念证明。 并不意味着是经过优化的代码。 这是Beta版的发行版，您需自行承担风险 动机 铆钉（通常添加到面部控件）上损失了铆钉上的大部分性能。 因为要使铆钉跟随所有变形堆栈，所以通常在接受所有变形的网格顶部添加。 这引入了三个主要瓶颈： 需要评估所有变形堆栈以计算铆钉的最终位置 将转换依赖性添加到网格，使大多数重整器脱离了GPU计算 通过在控件的父级上添加逆变换来消除铆接的控件变形 拥有权 训练一个学习网格变形的线性回归模型，然后一个定制节点使用该模型预测网格变形时的控制位置。 允许： 在变形堆栈之外进行计算 打破对网格的计算依赖性，允许所有变形器在GPU上进行计算 跳过训练中的铆接控件，因此无需扭转其自身的变形 使用这种方法，我在mary rig的表面添加了40个铆钉，而没有任何性能损失 使用ml_rivet.mll 开始之前
【文件预览】：
maya-ml-rivet-master
----packages.config(512B)
----src()
--------readZip.h(5KB)
--------ml_rivet.h(3KB)
--------ml_rivet.cpp(10KB)
--------pluginMain.cpp(2KB)
----ml_rivet.vcxproj.filters(1KB)
----release()
--------ml_rivet.mll(107KB)
----examples()
--------model.7z(2.38MB)
--------data.7z(2.44MB)
--------maya_scenes.7z(8.61MB)
----LICENSE(1KB)
----mery_rivets.gif(8.17MB)
----README.md(8KB)
----ml_rivet.vcxproj(11KB)
----ml_rivet.vcxproj.user(162B)
----pyutils()
--------trainModel.py(13KB)
--------transformData.py(2KB)
--------meshData.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------getRivetsSceneData.py(8KB)
--------constants.py(1KB)
----.gitignore(62B)