求各种3D动漫名

Posted 2023-03-29

要3D动漫名，最近发现很好看，有的给说一下

阿特的奇幻之旅，讲在奇幻世界乌托大陆上，一只从蛋壳里出生的神兽哆乐，意外的穿越到地球上，又阴差阳错的将尖耳朵的孤儿阿特和蛮横霸道的孩子王雷虎带回了乌托大陆。偶然结识的天才魔法少女希妮指引他们寻找归去之路，却发现这场意外在千百年前已被预言。柔弱、自闭的阿特生来肩负着拯救乌托大陆的重大使命，而这片绝美的神奇大陆已然在幽族魔萨的统治下，变得乌烟瘴气，掠夺丛生，阿特的生身母亲也被魔萨囚禁在天空之城。携着亲情和友情...
秦时明月，中国首部大型3D武侠动漫剧，展现古代战争人物的风采，其中融合了武侠、历史、奇幻于一体，引领大家一起亲历两千年前风起云涌、瑰丽多姿的中国风世界。
最终幻想，人物设计华丽好看，背景制作很好，是又畅销的电子游戏改篇成动漫。
功夫熊猫，通过搞笑可爱的胖熊猫学功夫来展现富有中国功夫的世界。
驯龙高手 ，讲述的是一部3D电影，讲述住在博克岛的一个（维京人）小男孩与一条受了伤的名叫夜煞的龙无措地相遇，并且收养了它，真诚地和它相处，帮助它再次能在天空快乐的飞翔，而最后龙打败恐怖巨龙并保护小男孩的感动催泪地故事。
越战狂想曲，又称猫屎一号，涉及到的一切武器、装备、参战单位和战略要点尽皆详实有据，看得人眉飞色舞。
亚瑟的迷你王国，十岁的亚瑟是个淘气的男孩子，而外婆家就是他的乐园，这里不但有美丽的花园和房子，还有四年前神秘失踪的外公留给他的各种奇妙宝藏。但好景不长，邪恶的房地产商要霸占外婆的房子，而惟一解决的办法就是找到外公藏在花园的红宝石。亚瑟解开外公留下的谜题，打开了月光之门，进入到了一个神奇的世界---迷你墨王国。
鸡子总动员（四眼田鸡），是迪士尼在2005年底推出的又一动画巨作，主人公玛德的形象深受大家喜爱。
僵尸新娘，影片的颜色主要是冷灰色和色彩明艳的暖色为的一部感动的电影。
冰河世纪，搞笑有趣的动物世界历险记。
小叮当与失去的宝藏
豚鼠特工队 ，可爱的豚鼠特工。
超人特工队 参考技术A 最终幻想Ⅶ圣童降临-强推
苹果核战记Ⅰ-苹果核战记Ⅱ-推荐
攻壳机动队-推荐
铁拳-血之复仇-半推
另如果你喜欢3D动漫不妨试试CG动漫
生化危机4-恶化-强推
鬼武者-推荐
2077日本琐国-强推本回答被提问者采纳 参考技术B 很多的3D电影名
Dear Mom:
Hello!
I have always wanted to write such a letter to you, from small to large, that is your greatest concern to me. All the time for your sake, and I was still a child, do not know any better. Allows you to speak too much heart, Now, I grew up, no longer a kid, but also more sensible, so parents you can speak a little less for my heart. Mom, you are sad in my heart to comfort me, encourage me in learning, concern for the sick, take care of me, I remember you for everything I do, my daughter (son) really thank you. . .
Thank you for giving me life, I have the pursuit of happiness, feelings of happiness, as well as the opportunity to realize the value of life.
Thank you for bringing me to grow, as my first teacher in life, taught me how to live, how to give thanks.
Yes, there is no life without the warmth of the sun; no rain, no bumper harvest; Without water no life; no parents to not have their own. These are the simple truth, no one would understand, but we often lack a Thanksgiving thoughts and psychology. Today, I'm here to express our most sincere in your commitment: in the future when you are tired again, I want you to help to break the bed, give you some tea that hammer the legs, and talk to you the essence of the day, you said the day with clouds, so you have a rainbow-like light heart, this is what I should do it! In the future I would like wayward petty temper when
I want to pay for me to you all, those of my insignificant little wayward also vanished, but felt deep guilt and remorse. Think about all these years, I am most grateful is you! I was growing up every step, you are accompanied by a lot of hard. You have done for me, not you pay, not what I am today, I can not do anything, I can honestly say to you: "Thank you!"
Sincerely:
Salute!
Health
Your son (daughter): xxx 参考技术C 秦时明月
中国的哦
感觉不错的
我还喜欢美食从天而降
蛮好看的 参考技术D 铁拳 血之复仇

BlendGAN火了 ，一键cosplay各种动漫！

点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标

精彩内容不迷路量子位 报道 | 公众号 QbitAI

本文介绍的是来自快手的BlendGAN，而且这项工作还被顶会NeurIPS 2021接收。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.11728.pdf

很简单，只需要准备2张照片：

• 一张生活照

• 一张动漫人物造型

现在在Hugging Face里已经有了在线可玩的demo。（https://huggingface.co/spaces/akhaliq/BlendGAN）

最简单的办法就是把这两张照片上传进去，等待一会儿就可以出结果了。

就在这两天，BlendGAN在GitHub上也已开源。

github地址：https://github.com/onion-liu/BlendGAN

首先需要下载一些预训练模型，包括BlendGAN模型、PSP编码器模型和Style编码器模型。

然后仅需几句Python代码，便可出效果。

例如用随机人脸代码生成图像对，就输入：

python generate_image_pairs.py --size 1024 --pics N_PICS --ckpt ./pretrained_models/blendgan.pt --style_img ./test_imgs/style_imgs/100036.png --outdir results/generated_pairs/reference_guided/

若是要给照片换风格，则输入：

python style_transfer_folder.py --size 1024 --ckpt ./pretrained_models/blendgan.pt --psp_encoder_ckpt ./pretrained_models/psp_encoder.pt --style_img_path ./test_imgs/style_imgs/ --input_img_path ./test_imgs/face_imgs/ --outdir results/style_transfer/

要生成插值视频，则：

python gen_video.py --size 1024 --ckpt ./pretrained_models/blendgan.pt --psp_encoder_ckpt ./pretrained_models/psp_encoder.pt --style_img_path ./test_imgs/style_imgs/ --input_img_path ./test_imgs/face_imgs/ --outdir results/inter_videos/

为什么可以hold住任意风格？

据研究介绍，团队首先是利用灵活的混合策略和通用的艺术数据集，来生成任意样式化的脸。

具体来说，就是在通用艺术数据集上，训练一个自监督Style编码器来提取任意样式的表示。

在生成器部分，则提出了一种叫做加权混合模块 (WBM)的方法，来隐式混合人脸和样式表示，并控制任意的程式化效果。

以往诸如StyleGAN2在这个步骤中，不同分辨率层（resolution layer）负责生成图像中的不同特征，而团队认为它们在不同层的混合权值不应当是一致的。

因此，研究人员将人脸和风格latent代码转换到它们的W空间，然后再由WBM进行一个组合的工作。

由此得到的结果显示，与以往方法比较，BlendGAN能够得到更加逼真的效果。

最后，想试试变妆的小伙伴，可以戳下方链接体验一下~   

在线试玩：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/BlendGAN

福利时间

奖品：5本《机器学习算法入门与编程实践（基于Python•微课视频版）》

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PS：感谢机械工业出版社~

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