在计算机图形学中,法线强度(Normal Map Intensity)是指法线贴图中法线的强度或强度调整的参数。法线贴图是一种用于增强模型细节的技术,通过在模型表面上应用法线贴图,可以模拟出高分辨率模型的细节效果,而无需增加额外的几何细节。 法线贴图是一种纹理图像,其中每个像素的RGB通道值代表了该点的法线向量在模型空间中的方...
在我的例子中,我用合适的木质纹理替换了所有纹理,调整了平铺(tiling),并对法线强度(normal intensity)、颜色(color)和粗糙度(Roughness)进行了轻微的调整。如果你的材质看起来太亮或太哑光,尝试粗糙度参数,而不是调整高光或金属属性。 image 制作金属材质 我们之前创建的主材质也可以用于金属材质。让我们用它创建一...
用Albedo各乘一个intensity来分配给FuzzColor和BaseColor 根据材质厚度,调整BaseColorIntensity和FuzzColorIntensity来调整散射和漫反射强度。 简单来说可以这么理解:越薄的衣物,散射相对强烈,漫反射越弱,而厚的则相反。 这基础上我们加上Normal,AO和TillingNormal,TillingAO来增加宏观和微观的细节 如此一来我们可以做出绝...
BlendAngleCorrectedNormals 与普通的lerp不同,该函数用于混合两个normal map 关于计算方式及其他常用的blend normal map的方法可以参考笔者的另一篇(blend normal map的四种方式) CheapContrast 通过将高光值拉低,把阴影值拉高来提高图像的对比度 一般用于风格化渲染 实现 half CheapContrast(half In, half Contrast) {...
Root Location Lerp Intensity: Intensity of the smoothing on the location of the root of the skeleton. Used to avoid sudden displacement which can happen in case of unstable data from the camera. Skeletal Mesh: Used to give the skeletal mesh to the C++ script, which then manipulates its Pose...
Lumen全局光照不能和光照图(Lightmap)一起使用。未来,Lumen的反射应该被扩展到和Lightmap中使用全局照明,这将进一步提升渲染质量。 植物还不能被很好地支持,因为严重依赖于下采样渲染和时间滤波器。 Lumen的最后收集(Final Gather)会在移动物体周围添加显著的噪点,目前仍在积极开发中。
Free to controlReflection Intensity Shadow Virtual Shadow Map Ray Tracing Shadow Support for ignoring arbitrary partialSelf-Shadow Support for controllableHair Shadow Width Translucency Forward Shading (Lit Transparent) Dithered Opacity DitheredTranslucency Shadow ...
Available add-ons Advanced Security Enterprise-grade security features GitHub Copilot Enterprise-grade AI features Premium Support Enterprise-grade 24/7 support Pricing Search or jump to... Search code, repositories, users, issues, pull requests... Provide feedback We read every piece of ...
which is essential for creating realistic natural scenes. With the Global Lighting feature, users can adjust the intensity, color, and direction of the lighting to simulate the impact of natural light on the scene. It also addresses the need for plugins to create spherical normals and achieves ...
在Dataset中,适当调整噪声强度intensity,噪声可用于填补训练数据中每个中间阶段里包围盒尺寸之间没有的差值,这样训练出来的模型对于训练数据没有涵盖的尺寸输入时也能生成到较好的网格体分布。 def __getitem__(self, idx): idx = random.randint(0, self.level_Num - 1)# 随机读取训练数据 # 添加噪声 intensity...