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maya如何區分各種貼圖

圖文 更新时间:2024-10-13 18:37:56

作為在Maya材質貼圖比較常用的節點,加減乘除又是在制作中用的比較多的。所有的繪圖軟件中基本上都包括了四則運算。今天将和大家來整理一下四則運算節點在maya中的底層邏輯以及基礎的應用。

我們先回憶一下小學就學過的知識!

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)1

1四則運算的概念和運算順序

1.加法、減法、乘法和除法統稱四則運算。

2.沒有括号的算式,如果隻有加、減法或者隻有乘、除法,從左往右按順序計算。

3.沒有括号的算式,既有乘、除法又有加、減法的,要先算乘除法,再算加減法。

4.算式有括号,先算括号裡面,再算括号外面。

5.0不能做除數。

6.一個數加上0還得原數。

7.一個數減去0還得原數。

8.一個數減去它本身,差是0。

9.一個數和0相乘,仍得0。

10.0除以任何非0的數,還得0。

2MultiplyDivide(乘除節點)

Multiply

在Maya裡面,如果是使用黑白灰的圖片信息那麼黑色為0,白色為1。

從0到1的區間。中間區域就是0.1-0.9灰色區間。

現在使用的是Multiply(乘法)。那麼ramp節點和checker節點數值如圖所示。

用數學的思維方式計算:0X1=0 0X0=0。

0=黑色,1=白色。所以通過這兩個節點相乘得到的黑白圖是這個結果。

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)2

Divide

現在使用的是Divide(除法)。那麼ramp節點和checker節點數值如圖所示。

用數學的思維方式計算:0÷1=0 0÷0=0 (正常數學中0不能被作為除數,但Maya還是得出一個結果為0)。

0=黑色,1=白色。所以通過這兩個節點相除得到的黑白圖是這個結果。

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)3

之前我們取的是0或者1,也就是黑與白。我們現在嘗試着使用灰色來計算。

調整ramp節點黑色部分RGB從1到0.5,同樣使用乘法。

用數學的思維方式計算:0X0.5=0 1X0.5=0.5。

0=黑色,1=白色,0.5=中間灰色。所以通過這兩個節點相乘得到的黑白圖是這個結果。

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)4

現在把黑白貼圖連到Transparency,然後創建一個ramp節點連到color上觀察結果。

我們Color使用的是ramp紅色(1, 0, 0)也就是R=1, G=0, B=0這麼一個數值。

Lambert材質球 Transparency參數黑色為不透明 白色為透明。

為了得到一個相對容易進行對比的數字在使用Lambert的情況下,這裡先把Ambient Color RGB都調整到了0.5。然後用吸管工具分别查看RGB的數值。

根據上方黑白方格Multiply連接結果。

基本接近(1, 0, 0)

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)5

根據上方黑白方格Divide連接結果。

基本接近(1, 0, 0)

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)6

3plusMinusAverage(加減平均節點)

Plus

現在我們試着用RGB不同的顔色來對比使用。

(0,0,0)=RGB就代表着3維向量接連Input3D和output3D。

用數學的思維方式計算:(1,0,0)=紅色 (0,1,0)=綠色 (0,0,1)=藍色。

1 0=1, 0 1=1, 0 0=0。

(1,0,0)紅 (0,1,0)綠=(1,1,0)黃。

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)7

它是每個通道3個數值分别相加得到的結果。我們再來驗證一次。

1 0=1,0 0=0,0 1=1。

(1,0,0)紅 (0,0,1)藍=(1,0,1)紫。

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)8

觀察框選出來的數值變化與上圖之間的區别。驗證了我們提到的結果。

Minus

現在我們試着用RGB不同的顔色來對比使用。

(0,0,0)=RGB就代表着3維向量接連Input3D和output3D。

用數學的思維方式計算:

(1,0,0)=紅色 (0,1,0)=綠色 (0,0,1)=藍色。

1-0=1, 0-0=0, 0-1=-1

(在maya plusMinusAverage節點中不會計算出負數,默認都歸為0)。

(1,0,0)紅-(0,0,1)藍=(1,0,0)紅。

maya如何區分各種貼圖(Maya材質貼圖向四則運算節點)9

4總結

通過上述的案例嘗試可以了解基本的四則運算節點的數學邏輯。了解三原色的概念也是非常重要的。在photoshop,substance中也可以被稱之為圖層混合模式。更複雜的用法也是基于這個底層邏輯進行理解與延展。

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