3DMAX VR渲染器局部渲染设置教程

3DMAX VR渲染器局部渲染设置教程

VR 渲染器局部渲染设置

VR 渲染器的局部渲染功能灵活适配多种场景(尤其全景图),操作步骤如下:

  1. 调出渲染设置面板:在 3DMAX 软件中,直接按下快捷键「F10」,快速打开渲染设置窗口(也可通过顶部菜单栏「渲染」→「渲染设置」手动调出)。
  2. 确认渲染器类型:在渲染设置面板中,切换到「指定渲染器」选项卡,确保当前选定的渲染器为「V-Ray 渲染器」(若未选中,点击下拉菜单切换即可)。
  1. 打开 VR 帧缓冲器:切换到「V-Ray」选项卡,找到「帧缓冲器」设置项,勾选「启用内置帧缓冲器」(部分版本默认开启),点击右侧「显示 VFB」按钮,调出 VR 帧缓冲窗口。
  1. 启动局部渲染框选:在 VR 帧缓冲窗口的工具栏中,找到「区域渲染」按钮 —— 低版本图标为「小茶壶 + 矩形框」,高版本为「矩形选框」图标(hover 时会显示「Region Render」提示)。点击该按钮后,在帧缓冲窗口内拖动鼠标,框选需要渲染的局部区域,松开鼠标后系统会自动开始局部渲染。

3DMAX 自带局部渲染设置

若无需依赖 VR 渲染器,可直接使用 3DMAX 原生的局部渲染功能,操作更简洁:

  1. 打开渲染设置:按快捷键「F10」调出渲染设置面板,或通过菜单栏「渲染」→「渲染设置」进入。
  2. 设置渲染区域类型:切换到「公用」选项卡,在「输出大小」下方找到「要渲染的区域」下拉菜单,点击展开后选择「区域」(部分版本显示为「Region」)。
  1. 调整局部渲染范围:设置完成后,点击渲染窗口的「渲染」按钮,此时在透视视图 / 相机视图中会出现一个可拖动的矩形选框 —— 拖动选框边缘可调整大小,拖动选框内部可移动位置,确定范围后再次点击「渲染」,即可只渲染选框内的局部区域。
  1. 扩展功能:除了「区域」模式,还可选择「裁剪」模式(固定选框比例,裁剪超出部分)、「放大」模式(放大选框内区域至全屏渲染),根据需求灵活切换。

两种方案对比与适用场景

方案

优点

缺点

适用场景

VR 渲染器局部渲染

框选直观、支持全景图、渲染质量与 VR 一致

需开启 VR 帧缓冲,步骤稍多

全景相机场景、需保留 VR 渲染效果的局部渲染

3DMAX 自带局部渲染

操作简单、无需依赖第三方渲染器

不支持全景图框选、渲染效果受原生渲染器限制

普通透视 / 相机视图、快速预览局部细节

好啦,以上就是怎么进行区域渲染的方式啦。本地性能不够的话,可以用渲云云渲染平台。渲云基于分布式云计算架构的云渲染,能把渲染任务拆开后并行处理,大大提高渲染效率。32 核起步的高性能云主机可以弹性扩展到 192 核,应对超大型场景和动画不在话下。

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Llama-2-7b在昇腾NPU上的六大核心场景性能基准报告

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引言 随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展,其底层算力支撑硬件的重要性日益凸显。传统的GPU方案之外,以华为昇腾(Ascend)为代表的NPU(神经网络处理单元)正成为业界关注的焦点。为了全面、深入地评估昇腾NPU在实际LLM应用中的性能表现,我们进行了一项针对性的深度测评。本次测评选用业界广泛应用的开源模型Llama-2-7b,在 Atlas 800T A2 训练卡 平台上进行部署、测试与分析,旨在为开发者和决策者提供一份详实的核心性能数据、深度的场景性能剖析、以及可靠的硬件选型与部署策略参考。 模型资源链接:本项目测评使用的模型权重及相关资源可在 GitCode 社区获取:https://gitcode.com/NousResearch/Llama-2-7b-hf 一、 测评环境搭建与准备 扎实的前期准备是确保测评数据准确可靠的基石。本章节将详细记录从激活昇腾NPU计算环境到完成所有依赖库安装的全过程,确保测试流程的透明与可复现性。 1.1 激活NPU Notebook实例 我们通过GitCode平台进行本次操作。首先,需要进入项目环境并激活一个Notebook实例,这

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Windows 11 配置 CUDA 版 llama.cpp 并实现系统全局调用(GGUF 模型本地快速聊天) 前言 在本地快速部署大模型进行离线聊天,llama.cpp 是轻量化、高性能的首选工具,尤其是 CUDA 版本能充分利用 NVIDIA 显卡的算力,大幅提升模型推理速度。本文将详细记录在 Windows 11 系统中,从环境准备、CUDA 版 llama.cpp 配置,到实现系统全局调用、快速运行 GGUF 格式模型的完整步骤,全程基于实际操作验证,适配 RTX 3090 等 NVIDIA 显卡,新手也能轻松上手。 https://github.com/ggml-org/llama.cpp

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无人机身份识别解决方案:开源RemoteID完全指南

无人机身份识别解决方案:开源RemoteID完全指南 【免费下载链接】ArduRemoteIDRemoteID support using OpenDroneID 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArduRemoteID 开源无人机身份识别是当前航空监管的核心要求,FAA RemoteID合规已成为全球无人机行业的标准化需求。ArduRemoteID项目为无人机爱好者和制造商提供了一套完整的开源解决方案,帮助实现符合FAA和欧盟标准的远程身份识别功能。 🚀 快速部署步骤 ArduRemoteID支持ESP32-S3和ESP32-C3硬件平台,部署过程简单高效: 1. 环境准备:安装Arduino CLI和Python 3环境 2. 代码获取:克隆项目仓库到本地目录 3. 依赖安装:运行安装脚本配置编译环境 4. 固件编译:使用make命令一键编译项目 5. 设备烧录:通过USB接口将固件上传到ESP32设备 🔧 多平台兼容方案 该项目支持多种硬件开发板,包括ESP32官方开发板、Bluemark系列模块

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