ASE里怎么用Normal和Lerp节点实现法线翻转动画?具体连线步骤是怎样的?

在 ASE(Amplify Shader Editor)中进行连线以实现模拟卡片旋转视角变化的操作如下: #### 添加 Normal 节点 在 ASE 的节点编辑区域,点击节点创建按钮(通常是一个加号图标),在搜索框中输入 “Normal”,选择 “Normal” 节点并添加到编辑区域。此节点用于获取当前顶点的法线方向,是后续操作的基础。 #### 获取反向法线 添加一个 “Multiply” 节点,将 “Normal” 节点的输出连接到 “Multiply” 节点的一个输入端口。接着,在 “Multiply” 节点的另一个输入端口手动输入 `-1`。这样,“Multiply” 节点的输出就是反向法线。 #### 添加 Lerp 节点 再次点击节点创建按钮,在搜索框中输入 “Lerp”,选择 “Lerp” 节点并添加到编辑区域。Lerp 节点用于在两个值之间进行线性插值。 #### 连接 Lerp 节点的输入 - 将 “Normal” 节点的输出连接到 “Lerp” 节点的第一个输入端口(通常标记为 `A`)。 - 将 “Multiply” 节点的输出(即反向法线)连接到 “Lerp” 节点的第二个输入端口(通常标记为 `B`)。 - 创建一个 “Float” 类型的变量,命名为 “Flip Progress”,将其输出连接到 “Lerp” 节点的插值因子输入端口(通常标记为 `T`)。 #### 输出插值后的法线 将 “Lerp” 节点的输出连接到 “Master” 节点的 “Normal” 输入端口,确保最终渲染时使用插值后的法线方向。 以下是在 ASE 中实现上述连线的大致代码示例(以 ShaderLab 形式呈现): ```glsl Shader "Custom/CardRotationShader" { Properties { _FlipProgress ("Flip Progress", Range(0, 1)) = 0 } SubShader { Tags { "RenderType"="Opaque" } Pass { CGPROGRAM #pragma vertex vert #pragma fragment frag #include "UnityCG.cginc" struct appdata { float4 vertex : POSITION; float3 normal : NORMAL; }; struct v2f { float4 vertex : SV_POSITION; float3 normal : NORMAL; }; uniform float _FlipProgress; v2f vert (appdata v) { v2f o; o.vertex = UnityObjectToClipPos(v.vertex); float3 reverseNormal = -v.normal; o.normal = lerp(v.normal, reverseNormal, _FlipProgress); return o; } fixed4 frag (v2f i) : SV_Target { return fixed4(1, 1, 1, 1); } ENDCG } } FallBack "Diffuse" } ```

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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内容概要:本研究针对可再生能源出力强随机性和波动性带来的场景生成挑战,提出了一种基于生成对抗性网络(GAN)的数据驱动场景生成方法。该方法利用两个互连的深度神经网络——生成器与判别器,通过对抗学习机制,从历史数据中学习可再生能源(如风电、光伏)功率输出的复杂概率分布特征,进而生成高精度、高多样性的未来场景集。相较于传统的基于概率模型的方法,该方法无需对数据分布进行先验假设,能够更好地捕捉数据中的时空相关性和极端事件,有效克服了传统方法在处理高维、非线性数据时的局限性。文中提供了完整的Python代码实现,验证了该方法在生成场景的质量、多样性以及对实际分布的逼近能力方面的优越性。; 适合人群:具备一定机器学习和Python编程基础,从事新能源电力系统、电力市场、不确定性优化调度等领域研究的研发人员和高校研究生。; 使用场景及目标:①为含高比例可再生能源的电力系统优化调度、风险评估提供高质量的输入场景;②研究如何利用深度学习技术解决能源领域的时间序列数据生成与不确定性建模问题;③学习GAN在实际工程问题中的应用与代码实现。; 阅读建议:此资源以数据驱动为核心,强调从实践中学习深度学习模型的应用。读者应在理解GAN基本原理的基础上,结合所提供的Python代码进行复现和调试,通过调整网络结构、超参数和输入数据,深入探究模型性能的影响因素,从而掌握利用先进AI技术解决能源系统实际问题的能力。

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