#if UNITY_EDITOR using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Text; using UnityEditor; using UnityEngine; public class AnimImport : AssetPostprocessor { StringBuilder sb = new StringBuilder(); //fbx动画导入前的处…

前言 当可以把MagicaVoxel的静态模型导入到UE4后,我又开始不满足了.默认第三人称蓝图的"汽车碰撞人偶(雾)"与场景中的体素画风格格不入,于是,我便想着用自己建造的体素画风人物创建一个第三人称蓝图,于是我又再次进行了尝试(谁叫UE4的MarketPlace里面没有像Unity那样友好的插件呢). 在开始之前,先说明一下我使用的工具:MagicaVoxel,Maya2018(其实我也不想用,但是某些骨骼处理上还是Maya具有很强的优势.Blender应该也可以,不过我并没有找到…

前言 当初在选择自己项目的美术风格时,由于自己的美术基础实在是太差,所以选择了体素风格来构建(其实还是MagicaVoxel的建模操作很容易上手),但是将自己千辛万苦做好的模型导入至项目中时,出现了这样或那样的问题,难受的心情如潮涌.在各大搜索引擎搜索无果,以及在"*乎"发问直到现在都没人回答的情况下,决定自己动手丰衣足食(老一辈的智慧还是很有前瞻性的).也为了各位志同道合的小伙伴们,特写下这个"MagicaVoxel import to UE4 101". 正文(…

使用3dMax  Reset XForm下就好了. 原因可能是 法线方向问题?…

Blender跟Unity的XYZ轴不同的原因,导致Blender模型导入Unity之后会发生模型朝向不对. 请先看看下边这个情况: 首先,Blender物体模式下,对模型进行 旋转 缩放,将会在右边的窗口中有对应的数值: 而这些数值,导入Unity之后,直接把模型放入游戏场景里,是会附带的,而且还跟blender里面的数值对不上,显得乱七八糟: 模型导进Unity时,我们期待的是: ①模型旋转全为0.缩放全为1 ②模型正脸朝向Z+,右手朝向X+,头顶朝向Y+   下面是Blender模型师在导…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…

摘要: 1.定义 2.常见算法 3.特性 4.优缺点 内容: 1.定义 1.1 生成模型: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下.它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布(joint probability distribution).在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布.条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯准则形成  (参考自:中文wiki) 1…

生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言    最近看文章<A survey of appearance models in visual object tracking>(XiLi,ACMTIST,2013),在文章的第4节第1段有这样的描述,“Recently,visualobject tracking has been posed as a tracking-by-detectionproblem, where statistical modeli…

引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X). 监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 决策函数和条件概率分布 决策函数Y=f(X) 决策函数Y=f(X…

  概率图分为有向图(bayesian network)与无向图(markov random filed).在概率图上可以建立生成模型或判别模型.有向图多为生成模型,无向图多为判别模型. 判别模型(Discriminative Model),又可以称为条件模型,或条件概率模型.估计的是条件概率分布(conditional distribution),p(class|context).利用正负例和分类标签,主要关心判别模型的边缘分布.其目标函数直接对应于分类准确率. (判别模型多数放在分类) 主要…