Фигуры для моделирования одежд

Фигуры для моделирования

Jump to ratings and reviews. Want to read.

DeepWrinkles — нейросеть для создания детальных 3D-моделей одежды

Серия "Скетч-класс" — это блокноты для практического освоения разных техник рисования. Шаблоны для тренировки навыка и краткие рекомендации специалистов помогут вам "набить руку" и начать уверенно рисовать. Скетч-блокнот "Fashion" научит вас азам фэшн рисунка и познакомит с основными правилами и понятиями дизайна одежды.

Стильная женская одежда на любой тип фигуры. Секреты моделирования и дизайна Quotes
Конструктор одежды со встроенной библиотекой силуэтов и деталей.
Москва 2017
Стильная женская одежда на любой тип фигуры. Секреты моделирования и дизайна
Книги, похожие на «Стильная женская одежда на любой тип фигуры. Секреты моделирования и дизайна»
Тереза Жилевска: Стильная женская одежда на любой тип фигуры. Секреты моделирования и дизайна
Фэшн-дизайн. Шаблоны фигур для дизайна одежды
Шаблон для моделирования одежды
Светлана Расп: Фэшн-дизайн. Шаблоны фигур для дизайна одежды
Фигура человека как объект моделирования одежды
Вы точно человек?
КАРТОЧКИ — Шаблоны фигур для дизайна одежды

Расширенный поиск. Шаблоны фигур для дизайна одежды. Серия "Скетч-класс" — это блокноты для практического освоения разных техник рисования.

Фигура человека, как объект моделирования одежды
Конструктор одежды | FEMUSE FASHION EDITOR
Купить Шаблоны для дизайна одежды - тренажер-долинова.рф
Стильная женская одежда на любой тип фигуры. Секреты моделирования и дизайна PDF | PDF
Моделирование женской одежды
Вы точно человек?
DeepWrinkles - нейросеть для создания точной 3D-модели одежды
Фэшн-дизайн. Шаблоны фигур для дизайна одежды Книжный магазин в Риге Intelektuāla grāmata
Фигура человека как объект моделирования одежды

Facebook AI Research представляет новый подход под названием «DeepWrinkles» для создания реалистичной деформации одежды. Нейросеть состоит из двух взаимодополняющих модулей:. Деформация ткани вычисляется по форме тела и позе путем изучения линейной модели подпространства. Модель обучается на реальных данных. Это гарантирует, что деформации представлены с высокой точностью.

Похожие статьи