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。

Read more

【论文阅读】ColorFlow: Retrieval-Augmented Image Sequence Colorization

【论文阅读】ColorFlow: Retrieval-Augmented Image Sequence Colorization

基于检索增强的漫画/图片序列上色任务。 intro 现有问题:不是把一张黑白图随便上色,而是要在同一角色跨多张分镜/多帧时,尽量保持发色、衣服配色等“身份颜色(ID color)”一致,而且还要让操作流程“像工具”一样好用:不需要为每个角色单独 finetune,也不强行抽取显式的 ID embedding。论文把整个方案拆成三个阶段:RAP(检索增强)、ICP(in-context 扩散上色)、GSRP(引导式超分复原)。 任务设定:Reference-based Image Sequence Colorization * 输入:一张待上色的黑白图(来自漫画/分镜序列中的某一帧)+ 一个“参考图池”(同章节或同序列里若干张已经有颜色的图)。 * 输出:一张彩色结果,要求在序列层面尽量保持角色/物体的颜色身份一致(例如同一角色的头发颜色在多帧一致)。 * 关键难点:参考池里信息多、分镜构图变化大、同角色会变形/

OpenClaw之Memory配置成本地模式,Ubuntu+CUDA+cuDNN+llama.cpp

文章目录 * 背景:Memory不生效的问题 * OpenClaw的Memory配置 * Ubuntu24.04安装CUDA和cuDNN * 编译llama.cpp * 验证方案1: * 验证方案2:下载并运行Llama-2 7B模型 * 安装node-llama-cpp * 验证Memory * sqlite-vec unavailable * 踩过的坑 * 安装node-llama-cpp的一些提示 * 安装node-llama-cpp的前置条件 * Using `node-llama-cpp` With Vulkan 承接上文:Windows11基于WSL2首次运行Openclaw,并对接飞书应用,我已经在电脑上安装了OpenClaw,接下来解决Memory问题。走了很多弯路,下面主要讲我总结的正确的安装过程。 总结来说:针对Memory不生效的问题,又不想用OpenAI或Gemini,或者只想单纯的节省token,可以按照如下的方式,设置为local模式: * 修改openclaw.json配置 * 安装CUDA和cu

论文阅读详细版K-RagRec:Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation for LLM-based Recommendation

摘要(Abstract) 翻译 推荐系统在我们的日常生活中变得越来越重要,有助于缓解各类面向用户的在线服务中的信息过载问题。大语言模型(LLMs)的出现取得了显著成就,展现出其推动下一代推荐系统发展的潜力。尽管取得了这些进展,基于大语言模型的推荐系统仍面临源于其模型架构的固有局限性,尤其是幻觉问题(生成虚假信息)以及缺乏最新知识和领域特定知识的问题。近年来,检索增强生成(RAG)技术受到了广泛关注,它通过利用外部知识源来增强大语言模型的理解和生成能力,从而解决这些局限性。然而,传统的 RAG 方法往往会引入噪声,并且忽略了知识中的结构化关系,这限制了它们在基于大语言模型推荐系统中的效果。为了解决这些问题,我们提出从知识图谱中检索高质量、最新的结构化信息,以增强推荐效果。具体而言,我们设计了一个检索增强框架,名为 K-RagRec,该框架通过整合外部知识图谱的结构化信息,助力推荐生成过程。我们进行了大量实验,验证了所提方法的有效性。 讲解 * 摘要就是论文的 “浓缩版故事”,核心逻辑: 1. 背景:推荐系统很重要,大语言模型能做推荐,但有两个大问题 ——“瞎编(幻觉)”

【实战干货】消费级显卡的逆袭:Stable Diffusion 3.5 FP8 模型部署与性能优化全指南

【实战干货】消费级显卡的逆袭:Stable Diffusion 3.5 FP8 模型部署与性能优化全指南

🚀 前言:SD3.5 虽好,显存却成了拦路虎? Stability AI 发布的 Stable Diffusion 3.5 (SD3.5) 系列模型,特别是 SD3.5 Large (8B 参数),在图像质量、提示词依从性(Prompt Adherence)和文字生成能力上都达到了开源模型的顶峰。然而,随之而来的是巨大的显存开销。 在传统的 BF16/FP16 精度下,运行 SD3.5 Large 加上庞大的 T5 文本编码器,往往需要 24GB 甚至更高的显存,这让持有 8GB/12GB 显存的广大开发者望洋兴叹。 破局者出现了:FP8(8位浮点)量化。