【DivineCut 2】Blender商店10周年免费领礼物智能服装布料生成工具限时免费领取。(1个月免费使用)

news2025/3/1 3:43:29

Blender商店10周年免费领礼物:https://blendermarket.com/birthday

在这里插入图片描述
DivineCut 2 智能服装生成工具限时免费领取。(1个月免费使用)
在这里插入图片描述
(+免费测试版资源库)
DivineCut™是一款Blender工具,只需点击几下,即可帮助您为角色制作衣服。
在这里插入图片描述

它具有简单的布料生成功能,以及许多用户友好但功能强大的工具,可在几分钟内快速将您从简单的布料转换为复杂的布料。
在这里插入图片描述
使用 DivineCircles 自定义布料的形状。使每个部分尽可能长或短。
在这里插入图片描述
在布料生成后,您可以立即选择一个预设,它会将其变成成品布,准备进行模拟。当前预设包括 [羽绒服、Varisty 夹克和衬衫]
在这里插入图片描述
绘画工具可让您将部分布料收缩包装到您的角色上。平滑某些区域。将区域固定到您的角色。您还可以绘制要增加压力、充气或放气的区域。
在这里插入图片描述

您可以选择使用衣领、连帽衫、材料、开放式/封闭式进行生成

更多详细介绍可以看这里:https://blendermarket.com/products/divine-cut-smart-cloth-generator?variant=11315

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1823224.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

样本学习:当AI遇上“少见多怪”

东汉名臣牟融在其著作《牟子》写道:“少所见,多所怪,睹橐驼,谓马肿背。”意思是见闻少的人遇到不常见的事物就觉得奇怪,见到骆驼也以为是背肿了的马。因此,后人总用“少见多怪”来嘲笑见识浅陋的人。然而&a…

互联网创业项目,轻资产创业项目。

目录 前言: 一、当前有哪些热门的互联网轻资产创业项目? 二、这些项目是做什么的? 三、项目一般都是怎么做的? 前言: 当前互联网创作项目多多,该怎么选择合适自己的项目去做呢? 一、当前有哪…

Windows 文件夹(文件)备份脚本bat

使用xcopy 来实现 1、新建一个bat脚本 重命名文件为 windows_log_bak.bat 后缀也成修改为.bat 2、备份代码 xcopy参数: #可在命令窗口执行这个命今,查看所有参数详细 xcopy /? 使用的参数: /e:拷贝所有子目录,包括…

编译结果处理的shell脚本

#!/bin/bash WEB"web" DIST"dist" RED\033[0:31m GREEN\033[0;32m NC\033[0m #生产打包传参 BUILD"b" if [ -e ${WEB} ];then#删历史文件rm -r ${WEB}rm ${WEB}.zip fi #编辑文件 npm run build #检查构建是否成功 if[ -e ${DIST} ];then#改名mv…

Java基础:Stream流和方法引用

一、Stream流 1.引言 Test:给定一个集合,如果想要筛选出其中以 "a" 开头且长度为3的元素,并添加到新集合中去,最后遍历打印,如何实现? public class Test {public static void main(String[] …

【机器学习300问】118、循环神经网络(RNN)的基本结构是怎样的?

将讲解循环神经网络RNN之前,我先抛出几个疑问:为什么发明循环神经网络?它的出现背景是怎样的?这些问题可以帮助我们更好的去理解RNN。下面我来逐一解答。 一、循环神经网络诞生的背景 循环神经网络(RNN)的…

OrangePi Kunpeng Pro 安装 ROS2 + Gazebo

文章目录 1. 初识1.1 到手开箱1.2 OrangePi Kunpeng Pro1.2 上电 2. 安装Ubuntu2.1 准备工作2.2 安装 3. 安装ROS23.1 设置支持UTF-8的locale编码3.2 添加证书3.3 安装ROS3.4 设置环境变量3.5 小海龟来啦 4. 运行实例4.1 安装Gazebo4.2 安装turtlebot 总结 1. 初识 1.1 到手开…

springboot、springcloud、springcloudalibaba版本组件之间对应关系

参考 https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/%E7%89%88%E6%9C%AC%E8%AF%B4%E6%98%8E#%E6%AF%95%E4%B8%9A%E7%89%88%E6%9C%AC%E4%BE%9D%E8%B5%96%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%BD%BF%E7%94%A8 毕业版本依赖关系(推荐使用) 由于 Spring Boot 3.0&…

linux服务器网络配置

目录 1、centos的网络配置1.1 静态Ipv4配置方法:1.2 动态Ipv4的设置方法1.3 常见ping不通网关的原因:1.4 查看操作系统版本1.5 查看一台服务器的所有服务1.6 猜测所在房间网关ip 2、 Ubuntu的网络配置(静态ipv4)3、2024.6.14 解决…

《精通ChatGPT:从入门到大师的Prompt指南》第6章:日常对话与问答

第6章:日常对话与问答 6.1 提问技巧 提问技巧在使用ChatGPT时至关重要,因为高质量的提问能够得到更为准确和有价值的回答。以下是一些关键技巧和方法,帮助你掌握提问的艺术。 1. 明确问题目标 在提问之前,首先要明确你希望从C…

干G货,性能测试基本方法和原则,

一、性能测试关键点 评估性能指标——线程tps(可架构给) 吞吐量qps(可架构给) 错误率(可架构给) 平均响应时间(可架构给)模拟线上数据量了解接口有没有缓存,有缓存的需要…

同三维T80005EHS-4K60 4K60 HDMI/SDI编码器

1路4K60 HDMI或12G SDI输入,2路3.5MM音频输入,对应HDMI或SDI,1个USB口和1个SD卡槽,可录像到U盘/移动硬盘/SSD硬盘/TF卡 产品简介: 同三维T80005EHS-4K60 4K60HDMI/SDI H.265编码器采用最新高效H.265高清数字视频压缩…

CV预测:快速使用ResNet深度残差神经网络并创建自己的训练集

AI预测相关目录 AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容 最好有基础的python算法预测经验 EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transform…

基于hispark_taurus开发板示例学习OpenHarmony编译构建系统(2)

3、hispark_taurus产品解决方案-Vendor 产品解决方案为基于开发板的完整产品,主要包含产品对OS的适配、组件拼装配置、启动配置和文件系统配置等。产品解决方案的源码路径规则为:vendor/{产品解决方案厂商}/{产品名称}_。_产品解决方案也是一个特殊的组…

Sentence Transformers x SwanLab:可视化Embedding训练

Sentence Transformers(又名SBERT)是访问、使用和训练文本和图像嵌入(Embedding)模型的Python库。 你可以使用Sentence Transformers快速进行模型训练,同时使用SwanLab进行实验跟踪与可视化。 1. 引入SwanLabCallback from swanlab.integra…

【Hachker News】如果你不需要钱,你会干什么?

Hachker News上的一个问题,标题是“如果你不需要钱,你会做什么?” 回答摘要 问题链接:What would you spend your time working on if you didn’t need money? A1: 我会把时间投入到城市周围的农村地区&#xff0c…

快慢指针在字符串中的应用-443. 压缩字符串

题目链接及描述 443. 压缩字符串 - 力扣(LeetCode) 题目分析 这个题目总体不算太难,如果之前接触过双指针(快慢指针)的话,比较好做。题目可以理解为计算数组中对应各个连续字符出现的次数,并将…

工控机与普通电脑的区别对于工业自动化应用至关重要

商用计算机和工业计算机之间的相似之处可能多于差异之处。工业电脑利用了消费技术领域的许多进步,但增加了工业应用所必需的软件、编程、确定性和连接性。 专业人士表示:“从增加内存到摩尔定律所描述的处理能力的指数级增长,工业控制必将受…

【iOS】KVO相关总结

目录 1. 什么是KVO?2. KVO的基本使用3. KVO的进阶使用observationInfo属性context 的使用KVO触发监听方法的方式自动触发手动触发 KVO新旧值相等时不触发KVO的从属关系一对一关系一对多关系 4. KVO使用注意5. KVO本质原理分析伪代码保留伪代码下的类并编译运行对比添…