标签： 机器学习

伴跟着Games 103的推出，十分欢喜地看到越来越多的学生群体和活泼在前沿的业内人士开始注重“根据物理的计算机动画”技能在游戏开发中的运用，开发者也不再局限于经过序列帧或许Flowmap的方式去模仿流体现象，而是根据实在的流体力学还原其运动规则。另一方面体积烘托，无论是云，仍是雾，做为游戏美术添彩的重要一笔，亦或是彰显技能实力的重要载体，也越来越高频地出现在咱们视界中。计划优秀，作用上乘，运转高效，编辑器友好的体积解决计划是任何一款现代游戏引擎中十分重要的组成部分。当然，关于游戏开发者而言，咱们时间面临着“可交互速率运转”的检测。这直接导致了简直每一个落地的体积烘托或许流体模仿计划都有其有必要做出的割舍与牺牲，也都有其拿手应对的情形和有意躲避的难题。但是，尽管已经有一些剖析“体积烘托”或“流体模仿”的文章，但大多唯此一篇，缺少针对不同计划的纵向深入与横向比照；或受限于特定引擎渠道，缺少底层通用性理论的体系论说。现实是，截止到SIGGRAPH 2022，咱们依旧没有找到一套适应于恣意场景需求的体积云雾计划【仅限游戏范畴】。而实时背景下将“体积烘托”与“流体模仿”结合起来，依旧是一个十分小众的话题。至于体积的焚烧进程与爆炸模仿仍然是影视“一家独唱”。但无论怎么，实时、体积、流体三个词融在一起都是令人无比神往的，由于许多时分并不是项目需要推动了技能进步，而是技能进步带来了新的玩法与新的艺术体现方式。

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在这篇文章中，将分享一个人工智能图画生成器，它不只是依赖于文本提示，还具有多种 UI 控件，帮助创立个性化的人物图画，这个东西名称是 Human Generator。