动画与特效哪个好？

一、动画与特效哪个好？

动画师基本是给模型绑骨，通过控制器让角色做动作…给每个控制器k帧，通过大量帧让人物动起来…。

特效是，要学大量软件跟命令，东西很杂…流体，粒子，钢体，柔体……破碎，毛发…高端还得会编程……很难学……两者前者是k的累…几秒的动作东西可能要k一天……后者是学的累………两者都是高端吃香，低端苦逼的类型，动画师需要大量经验，这需要积累…你k的动画也会越真实，貌似还有什么编辑器什么的，我不了解………

二、游戏片头动画特效与电影特效有哪些区别？

游戏片头这种cg，算是影视动画吧…区别，电影特效更注重写实吧，相对于动画来说，电影要考虑怎么把东西做出来跟真人互动没违和感应该是这个更难些日本的cg也很发达，但是电影的特效却也跟美国差很多……

三、怎样从视觉上区分动漫与动画？

动画（animation或anime）或者卡通(卡通经过长年的过程跟动漫已经是完全的不同类型基本上是指幼儿的动画在动漫界里动漫跟卡通已经是完全不同的类型)（cartoon）所指的是由许多帧静止的画面连续播放时的过程，虽然两者常被争论有何不同，不过基本上都是一样的。

无论其静止画面是由电脑制作还是手绘，抑或只是黏土模型每次轻微的改变，然后再拍摄，当所拍摄的单帧画面串连在一起，并且以每秒16帧或以上去播放，使眼睛对连续的动作产生错觉（因为视觉残像所造成）。通常这些的影片是由大量密集和乏味的劳动产生，就算在电脑动画科技得到长足进步和发展的现在也是如此。动漫是动画和漫画的合称与缩写，也就是会动的漫画。在其他语言相当少用。随着现代传媒技术的发展，动画（animation或anime）和漫画（comics，manga；特别是故事性漫画）之间联系日趋紧密，两者常被合而为“动漫”。惯用说法有“动漫爱好者”、“动漫展览会”、“动漫产业”等等。中国大陆还有以“动漫志”为名的杂志，把这个新生词推广到整个社会，尤其在青少年中甚为常用。在日本、大中华等许多地方，日本动漫十分流行，并逐渐成为了一种文化时尚，故以中文提及“动漫”时多指日本动漫或日式动漫。Manga为日语“漫画”的英语译音，现在manga本身也涵盖漫画产业的意思。动漫有两种艺术特性：一是有语言功能，即使无声也可以表达一定的意思；二是具有谐趣性，即滑稽幽默或讽刺性。“动漫”一词在1996年以前在中国大陆并没有出现这个统一的概念，2者是分立而互有联系。此词的出现和推广，源于在98年全中国第一家首先拔地而起的动漫资讯杂志《动漫时代（ANIME COMIC TIME）》，因此“动漫”一词才得以出现并慢慢深入人心成为全中国动漫迷常用的词汇和动画与漫画的总称。动漫是通过制作，使一些有或无生命的东西拟人化、夸张化，赋予其人类的一切感情、动作。或将架空的场景加以绘制，使其真实化。在日漫中也有将生活场景片段绘出的漫画。这也算是艺术的表达的形式。就像文字用小说表达，而图片用绘画表达是很相似的。其中漫画对于我们来说是怎样存在的呢？漫画通常是以书刊形式与大家见面，它轻松幽默、易阅读、读者年龄广，是在各式出版品中商业性最强的，因着漫画衍生而出的的产品，其中之利润更是令人眼红。而动画，顾名思义便是可以活动的连环画剧。其实正是漫画奠定了动画的基础。漫画与动画作为美术的一部分，从艺术的一个角度展示人类的文化与文明，反映人类的精神，而当今世界也形成了以美国和日本为首的局面，其中日本尤为突出，日本动漫已成为日本民族的象征。但美国作为世界文化的象征，聚集世界各地才华横溢的艺术家，以迪斯尼为首，创造着雅致的画廊。面向儿童的，就该纯真；面向成人的，就该美妙。动漫画也是心灵的艺术，也就应该有超越思维的永恒……

四、我本科专业是环境艺术专业，考研想考同济大学的艺术设计的计算机动画与视觉特效方向考，难度大么？

难度还蛮大的，主要是难在软件方面，还是找找你报考的导师所带的研究生问问吧，他们知道的东西才是最关键的。

五、计算机视觉与图像识别有前途吗？

计算机视觉与图像识别非常有前途，该专业目前广泛用于动画制作中的脸部图像识别，以及监控图像识别中的动作识别分析

六、计算机视觉与模式识别容易学吗？

1. 相对而言，计算机视觉与模式识别并不是很容易学习的。2. 这是因为计算机视觉与模式识别是一门综合性很强的学科，需要掌握数学、统计学、机器学习等多种知识，并且需要具备一定的编程能力。3. 如果想要学好计算机视觉与模式识别，需要花费大量的时间和精力进行学习和实践，同时还需要跟进最新的研究进展和技术趋势。但是，如果你具备了足够的毅力和学习能力，那么这门学科就会变得更加容易。

七、计算机视觉与模式识别好就业吗？

好就业。计算机视觉与模式识别：这一方向是从技术层面定义的，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智能城市等，技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡，公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等

八、影视剪辑与特效：打造视觉震撼的幕后魔法

影视作品的魅力不仅在于精彩的剧情和出色的演技,更离不开幕后专业团队的精心打造。其中,影视剪辑和特效制作就是两大关键环节,它们共同塑造了观众眼中震撼人心的视觉效果。让我们一起探索这些幕后魔法,了解它们如何为影视作品增添独特魅力。

影视剪辑:塑造节奏感与情感张力

影视剪辑是将拍摄的素材有机地组合在一起,通过镜头的切换、画面的调度,以及音乐和音效的配合,最终呈现出完整的影视作品。优秀的剪辑师不仅要具备专业的技术功底,更需要对镜头语言和情感表达有深入的理解。

一个成功的剪辑不仅要把握好节奏感,还要能够准确地传达情感。比如在动作戏中,快速的镜头切换能营造紧张刺激的氛围;而在感人的戏份里,则需要通过慢镜头和停顿营造出悲伤、温馨等情感。优秀的剪辑师能够巧妙地运用各种剪辑技巧,让观众沉浸其中,随剧情起伏而产生共鸣。

特效制作:打造视觉震撼

随着技术的不断进步,特效制作在影视作品中扮演着越来越重要的角色。从场景布置到人物塑造,从动作设计到环境渲染,特效团队运用各种前沿技术,为观众呈现出一个个栩栩如生的虚拟世界。

优秀的特效不仅要具备高超的技术水平,更需要创意与想象力的结合。比如在科幻大片中,特效团队需要根据剧情设计出各种未来科技,让观众感受到另一个时空的震撼;而在历史题材的作品里,他们则需要还原当时的场景与风貌,让观众仿佛穿越时空。无论是视觉特效还是数字合成,都需要特效师们精心雕琢,才能打造出令人叹为观止的视觉盛宴。

影视剪辑与特效的完美结合

影视剪辑和特效制作虽然各有专长,但两者在影视作品中密不可分。优秀的剪辑师需要充分利用特效的视觉冲击力,而特效团队也需要借助剪辑手法来增强作品的情感张力。只有两者相互配合,才能真正打造出令人难忘的视觉体验。

比如在一些动作大片中,剪辑师会运用快速切换的手法来突出动作戏的激烈程度,而特效团队则会运用各种爆炸、枪战等视觉特效来增强这种感觉。又或者在一些科幻作品中,剪辑师会运用慢镜头来突出科技感,而特效团队则会设计出各种未来感十足的场景和道具。两者相互配合,才能让观众沉浸其中,感受到视觉与情感的双重冲击。

总之,影视剪辑和特效制作是影视作品中不可或缺的两大关键环节。只有两者相互配合,才能为观众呈现出更加震撼人心的视觉盛宴。让我们一起欣赏这些幕后魔法,感受影视艺术的无穷魅力。

感谢您阅读这篇文章。通过了解影视剪辑和特效制作的奥秘,相信您对观影时的视觉体验会有更深入的认知和欣赏。希望这篇文章对您有所帮助,祝您观影愉快!

九、同济大学计算机科学与技术专业怎么样？

同济大学计算机科学与技术专业非常好。

同济大学是我国非常著名的老牌985高等院校，他是理工科为主的学科门类非常的齐全，学科实力也是非常强大的，计算机科学和技术也是非常厉害的一个专业。

十、计算机视觉与图像识别

计算机视觉与图像识别：探索数字世界的窗口

随着科技的飞速发展，计算机视觉与图像识别作为人工智能的重要分支，在科研、商业和日常生活中扮演着愈发重要的角色。计算机视觉是让计算机“看”的能力，而图像识别则是通过计算机识别和理解图像中的内容。它们的应用范围广泛，涵盖了医疗、交通、安防、无人驾驶、智能家居等领域，为我们打开了数字世界的一扇扇窗口。

首先，让我们来了解一下计算机视觉的基础知识。计算机视觉依赖于图像处理技术，通过对图像的获取、处理和分析，实现对图像中物体、场景和动作等信息的理解和解释。常用的图像处理技术包括图像增强、边缘检测、特征提取、目标检测和图像分割等。图像处理技术的发展为计算机视觉的进一步应用提供了坚实的基础。

计算机视觉的应用以及相关算法的研究正日益受到学术界和产业界的重视。在医疗领域，计算机视觉可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗，提高诊断的准确性和效率。例如，基于计算机视觉的乳腺癌早期检测系统可以帮助医生在早期发现病变，从而提高治疗效果。在交通领域，计算机视觉可以应用于智能交通管理系统，通过识别和追踪车辆，实现交通流量监控和交通事故的预警。在安防领域，计算机视觉可以用于监控、人脸识别和行为分析，提供更安全可靠的防护措施。在无人驾驶领域，计算机视觉可以通过感知环境和交通标识，实现车辆的自动驾驶。在智能家居领域，计算机视觉可以应用于人机交互、人脸识别和姿势识别，提供智能化的家居体验。

图像识别是计算机视觉的重要应用之一。图像识别是将计算机视觉技术应用于识别图像中的物体、人脸、文字等信息。图像识别可以基于传统机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以基于深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。深度学习算法因其出色的性能在图像识别领域取得了巨大成功，例如在图像分类、目标检测和图像生成等任务上取得了领先的效果。

计算机视觉与图像识别在商业应用中也发挥着重要作用。随着电子商务的兴起，基于图像识别的商品搜索和推荐系统成为了商业领域的热门应用。通过对用户上传的图片进行分析和识别，系统可以准确匹配商品并推荐给用户，提供个性化的购物体验。此外，计算机视觉还可以应用于广告识别和分析，帮助企业实现更精准的广告投放和评估效果。通过应用计算机视觉和图像识别技术，企业可以更好地理解用户和市场，提高产品的竞争力。

尽管计算机视觉与图像识别在多个领域展现出了巨大的潜力和应用价值，但仍然面临着一些挑战和问题。其中之一是数据集的质量和多样性。训练一个准确、鲁棒的图像识别模型需要大量的标注数据，而且这些数据必须涵盖不同的场景、光照条件和物体类别。另一个挑战是计算资源的需求和算法的效率。部分图像识别算法需要庞大的计算资源和高昂的成本，限制了其在实际应用中的可行性。

总结起来，计算机视觉与图像识别作为人工智能领域的重要分支，在现实生活和商业应用中发挥着重要的作用。随着技术的不断进步和发展，计算机视觉与图像识别的应用前景将变得更加广阔。我们期待计算机视觉与图像识别能够为我们创造出更多的惊喜和便利，让我们的数字世界变得更加智能和美好。