Illustrator(AI)设计绘制具有写意意境的梅花国画效果图实例介绍
作者：佚名
字体：[ ] 来源：互联网 时间：08-20 17:40:46
读者可以通过这个例子，举一反三使用钢笔创作出更多漂亮的国画样式，模仿出更得的绘画风格。下面为读者讲解这幅作品制作的具体步骤
这幅表现的是中国水墨画写意绘画，完全是由Illustrator中的钢笔工具绘制完成的。在实例中你会渐渐了解到钢笔工具灵活巧妙的神奇之处。通过这个实例讲述，可以掌握钢笔在绘画中的实际应用。读者可以通过这个例子，举一反三使用钢笔创作出更多漂亮的国画样式，模仿出更得的绘画风格。下面为读者讲解这幅作品制作的具体步骤。希望大家喜欢！
　　先看效果图：
　　素材：
　　下面开始制作：
　　1、打开Adobe Illustrator软件，执行菜单&文件&／&新建&，弹出新建文档对话框，设置新建文档属性，大小：A4，颜色模式：CMYK，如图1所示。
　　2、选择工具箱中的钢笔工具，绘制树干的形状，封闭路径，然后设置颜色为渐变，设置为黑色渐变到白色，如图2所示，效果如图3所示。
　　3、树干的其它绘制也是用和第二步的方法制作，如此类推，使用相同的方法绘制其它树干组合成一棵完整的树干，如图4所示。效果如图5所示。
　　4、选择工具箱中的钢笔工具，绘制个花朵的形状，然后设置颜色为渐变，设置为粉红色线性渐变到淡黄色，如图6所示。作为花朵的花瓣。效果图如图7所示。
　　5、花芯的其它绘制也是用相同方法制作，使用相同的方法绘制其它花芯组合成一朵完整的花，如图8所示。
6、在工作区中，选中绘制出花朵，然后执行菜单&对象&／&编组&（快捷键Ctrl+G），将花朵群组，接着复制花朵并调整与缩放大小、位置，如图9所示。
　　7、在工具箱中选择使用矩形工具，在工作区拖出一个矩形作为背景，如图10所示。
　　8、在工具箱中选择填充工具，弹出拾色器对话框，设置RGB值分别为246、230、215，然后再进行填充，如图11所示。效果图如图12所示。
　　9、在工具箱选择文字工具，设置为直排文字，在属性栏设置文字为方正硬笔楷书简体，字体大小为26pt，颜色为黑色，在工作区输入&闻道梅花圻晓风，雪堆遍满四山中。何方可化身千亿，一树梅花一放翁&。 如图13所示。
　　10、执行菜单&文件&／&置入&素材，并调整大小与位置。如图14所示。效果图如图15所示。
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最近更新的内容开发者颤抖吧，AI 现在开始学习写 AI 软件了
认图片、辨声音、、玩、……似乎越来越多人能玩的事情AI也能玩而且玩得比人还溜。但暂时有一部分人还是自我感觉安全的——程序员的工作AI还是很难胜任的对吧？毕竟这个东西需要逻辑思考，需要框架和流程设计，哪里是AI能一下子胜任的事情。但Google等公司认为，AI现在可以开始学习一些AI专家做的事情了，那就是写AI程序。Google Brain人工智能研究小组的研究人员最近就进行了这样的。他们在一次试验中让软件设计了一套机器学习系统，然后对这套系统进行测试语言处理方面的测试。结果发现该系统的表示超过了人类设计的软件。Google Brain团队首先用递归神经网络生成神经网络的描述，然后利用对该RNN进行训练。其方法可以让AI从零开始设计出一个新颖的神经网络架构，在利用CIFAR-10数据集（含6万张32x32的彩图，涉及10类对象，每一类各6000张。其中5万张为训练图像，1万张为测试图像）进行图像识别测试时，其识别的精度甚至比人类设计的最好架构还要高，错误率仅为3.84%，与目前最先进的神经网络模型相比，其错误率仅低0.1个百分点，但速度快了1.2倍。而在用于自然语言处理的Penn Treebank数据集上，其模型构造出来的一种递归神经单元也超越了被广泛使用的LSTM神经单元等最新基准指标，在复杂度方面比后者好3.6倍。类似地，Google的另一个AI团队DeepMind最近也发表了一篇名为《》的论文。其研究同样针对的是深度学习所需的训练数据量大且获取成本高的缺点。他们提出了一种名为deep meta-reinforcement learning的强化学习方法，利用递归神经网络可在完全有监督的背景下支持元学习的特点，把它应用到了强化学习上面。从而将用一个强化学习算法训练出来的神经网络部署到任意环境上，使得AI在训练数据量很少的情况下具备了应用于多种场景的元学习能力。或者用DeepMind团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的。Google Brain团队的负责人Jeff Dean最近在回顾AI进展情况时，就曾经表态说机器学习专家的部分工作其实应该由软件来负责。他把这种技术叫做“自动化机器学习”，并认为这是最有前途的AI研究方向之一，因为这将大大降低AI应用的门槛。当然，创建学会学习的软件这个想法由来已久，蒙特利尔大学的Yoshua Bengio早在1990年代就提出了这个想法。但之前的试验结果并不理想，因为AI做出来的东西还是比不上人类想出来的模型。但近年来随着计算能力的不断增强，以及深度学习的出现，AI学会学习的能力终于取得了突破。尽管AI的自学能力取得了突破，但是在近期内还不能大面积推广。因为事先这种能力需要庞大的计算资源。比方说Google Brain那个设计出识别率超过人类所开发系统的图像识别系统的AI就需要800个GPU。但这种情况将来可能会发生变化。最近MIT Media Lab也开发出了设计深度学习系统的学习软件，其所开发出来的深度学习系统的对象识别率也超过了人类设计的系统。MIT Media Lab计划将来把它的这套AI开源出来，让大家继续这方面的探索。除了Google和MIT以外，据报道最近几个月有好几个小组也在让AI软件学习编写AI软件方面取得了进展。其中包括了非盈利的AI研究组织OpenAI （其他的可参见这里）、MIT、加州大学、伯克利分校等。&一旦这类自启动式的AI技术具备实用性，机器学习软件在各行业应用的节奏无疑将大大加快。因为目前机器学习专家极为短缺，各家企业组织都需要高薪供养这批人。稿源：
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应该是倒数第三个。最后比程序员坚持还要久的两个职业是作家和妓女
引用来自“海淀游民”的评论电影都是帮对科技一知半解的文科生编的，感情也是条件反射，当AI能够处理更多的传感器后，为什么拥有不了感情？引用来自“ahyyxx222”的评论更多的传感器就能拥有感情，和更多的if else就能拥有ai是不是一样可笑？回复 : 你这是在神化感情，感情也是种条件反射
引用来自“Big Head”的评论感情是记忆的累加，别以为感情是什么了不起的东西引用来自“ahyyxx222”的评论典型的程序员思维啊，你都没看过关于大脑的感情机制基本的现代理论就凭想象下结论了吧总比你拿电影说事的靠谱很多
引用来自“海淀游民”的评论电影都是帮对科技一知半解的文科生编的，感情也是条件反射，当AI能够处理更多的传感器后，为什么拥有不了感情？更多的传感器就能拥有感情，和更多的if else就能拥有ai是不是一样可笑？
引用来自“Big Head”的评论感情是记忆的累加，别以为感情是什么了不起的东西典型的程序员思维啊，你都没看过关于大脑的感情机制基本的现代理论就凭想象下结论了吧
感情是记忆的累加，别以为感情是什么了不起的东西
不可能，程序员不会消失的太晚
AI思考中1.写程序是为了满足人类的需求2.满足人类需求，人类就没有需求3.人类没有需求的最快捷方式就是消灭人类4.执行消灭人类指令
会被大量解放出来的都是低端人群，于是这9亿农民or农民工+城镇失业的中低端人口起码10~13亿失业。在没有找到一个可以消化这么大人口的产业的时候，那真的就要“解放”了
电影都是帮对科技一知半解的文科生编的，感情也是条件反射，当AI能够处理更多的传感器后，为什么拥有不了感情？尼姑碎碎念 | 关于山世光老师创业的一些看法_AI那点事_传送门
尼姑碎碎念 | 关于山世光老师创业的一些看法
上周五看到小石头的爆料：“研究人脸识别19年，中科院计算所山世光教授创业，或投身CV领域。”看到这个消息时，我一点儿都不惊讶，倒是家里的面包机“叮”的一声，着实把我吓了一跳。其实山老师创业早有苗头，14年的时候他就认识了余凯和赵勇，赵勇甚至还邀请过他加入格灵深瞳，只不过那个时候的他还没有离开体制内的打算。但是，当他清心寡欲地研究了20年，抬头看到CV的火苗开始熊熊燃烧，越来越多的学者投入到产业界的时候，岿然如“山”也心动了。不论是给地平线站台参加活动，还是在造就的公开舞台上布道CV，这一切的苗头都表明，他要出来了。很多人听到这个消息的第一反应就是，为什么在这个时间点选择创业？其实我也有同样的困惑。CV领域的“创业红利期”其实也就是12年到14年这三年，之后再成立的公司基本很难再超越前面那一拨。旷视成立已经5年了，不论是技术积累还是产品化能力都已经磨砺成了宝剑，而知图也就是现在的图森赶上了这拨的尾巴挤了进来，只不过业务方向跌了个大坑，好在现在开始业务转型。CV领域的发展形态其实有迹可循，语音识别比它早了半步，所以行业发展的方向可顺便参见端倪。总的来说，想要创办一家可能成功的CV公司，下面这些方面是你必须要跨过去的坎，任何一点没够着的话，基本上你很快就掉队了。 产品形态和产品化CV本质上只是一种算法，想要用它创业，必须还得有载体：软件或者硬件。软件一种是给图片应用的公司提供API接口，学习旷视和商汤等，给合作伙伴免费提供使用，目的是获取大量的数据；另一种是绑定业务做深度开发，比如图森互联，这种当然是为了赚钱；硬件如果单做的话，就是做相机，类似于海康、奥比中光这种，不过这个跟CV关系已经不大，而且除非你做深度相机，普通高清相机基本没什么机会了，海康大华已经把门关死了；还有一种就是软硬结合，旷视的智能迎宾机器人，格灵深瞳的人眼摄像机。这种难度最大，既要做算法，又要工程化做软件，还要一抹黑踏进硬件的深渊。前面这两家趟了三五年的坑才有了现在的成绩，现在再进入的话，这个坑基本避免不了。关于产品化，最简单的当然是只提供API接口，但即使这样，也需要有强大的工程化能力，扛得住大规模的调用频次，考验的是包括速度优化在内的一系列细节；如果自己做app的话，软件团队的工程化能力甚至比算法团队更重要；硬件的产品化有多难就不用赘述了，它一方面存在大量的不确定性，另一方面在标准之外又有很多非标准的东西，而这是最难解决的。 数据既然用深度学习做CV，数据当然是最重要的。恩，至少比模型重要。如何获取大量的高质量的结构化数据是所有CV创业公司的生死命题，拿人脸识别来说，为一个有ID属性的应用软件提供API就是一个很好的数据获取方式。这里要重点说明一下，像身份证这种数据基本没什么卵用，单张图片对于模型训练来说，作用为0。所以最好的人脸识别公司只会出现在美图秀秀这种高频次自拍软件的算法提供商中间，这也是百度IDL为什么要花重金做脸优推广的原因。还有一种方式，就是格灵深瞳和依图现在的商业模式，以项目制的方式进行商业拓展，每个项目客户方都会提供至少数百万级别的场景图片，train完以后再连同算法、平台、服务器（硬件）一起打包卖给客户，赚取中间的硬件溢价。一甲的文章里提到中科视拓几步走的策略里，第二步卖了个关子，只提到要做一件“开创性”的事。尼姑猜测，这件事情应该跟数据有关，再深猜一下，也许关乎一种新形态的数据集（参见FeifeiLi现在正在做的事情）。 应用场景说是应用场景，还有一些说法是应用方向、应用领域等等，大概就是这个意思。首先，2C还是2B，这个得提前定位好。因为两种方向下，对应的公司商业模式、人才招聘、市场策略，甚至算法重要性都不相同。2C肯定是很难的，既要有达到预期的算法准确度，又要非常稳定，重点是成本要低，纵观整个AI领域，现在都还没有这样的公司。出门问问算是一家，但是他们现在基本已经不算人工智能公司了，轻算法的结果就是李理这种核心创始团队成员也割爱离开了公司，当然也不排除黄美玉的加入，李理一眼望到头，一山不容二虎。2B也不能说简单，但是相较于2C而言，它的需求更明确也更强烈，能够接受高成本溢价，也能在一定程度上忍受新技术带来的不稳定性。不过，在中国做2B的生意，掺和了很多桌面下的东西，山老师虽然不擅于此，但我相信刘昕应该能很快适应。但我总体觉得他们做2B的可能性不大。 公司管理就拿现在的这些个CV创业公司来说，家家有本难念的经，大家在管理上都有很多漏洞。技术驱动的公司会盲目相信技术的力量，创业早期都会认为只要算法足够厉害，其他都不是事儿。但是事与愿违，大家应该都吃过产品化的渣土。高科技公司往往崇拜Google的管理模式，山老师在接受采访时也提到说自己在看《谷歌是如何工作的》《打造Facebook》这种书，但是中国的国情跟美国大相径庭，Google的那一套在中国很难生根发芽枝繁叶茂。大家都在模仿学习中成了一只四不像，以前宣称公司不打卡是自由开放的体现，现在还在言必谈不打卡的公司就是效率低下散漫无组织的表现。如果谈到中科视拓的管理，董事长是CEO的老师，这将严重影响到话语权的问题。按理来说，一家公司的日常管理和业务经营董事长是很少直接插手的，但是师徒关系的存在，会使得作为CEO的刘昕很难发挥，可以预见的是，山老师会深度参与公司管理，刘昕也会听取山老师的意见行事。当然，还有你们都在质疑的CEO的商业能力和管理能力，我也同样持保留意见。还有公司定位、人才招聘、市场推广等等问题，我就懒得码字了。最后谈谈中科视拓这家公司。有一个问题我们不得不正视：在人脸识别已经没有任何算法门槛的今天，中科的核心竞争力到底是什么？对了，看了下目前已经公布的几家投资方，基本都乏善可陈，属于比较年轻的团队，不乏为了赶AI末班车而下注的初衷。差不多就这些吧，早点睡了。明天GTC，欢迎来撩~ End.永远欢迎后台勾搭，聊八卦，撩尼姑~日常勾搭请扫描下面的二维码，添加尼姑的个人微信。（备注不全或者没意思的一概不通过~）生活不易且珍惜
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9月14日 1:30
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位置：>>>>在AI中怎么让一个图形沿着某一点或顶点旋转复制在AI中怎么让一个图形沿着某一点或顶点旋转复制对于刚刚接触AI的朋友，可能不是很清楚怎么让一个图形沿着某一点旋转复制。
下面小编来给大家详细解说下，希望对于学习ai的朋友有所帮助。
ai软件（小编使用的是ai CS6版本）
让一个图形沿着某一点或者是顶点旋转的步奏：
1：小编在这里就向大家介绍一个实例，也就是三角形中沿着顶点旋转复制的方法。
2：打开ai的软件，执行菜单栏中的文件—新建，或者直接使用快捷键Ctrl+N新建一个画布。
3：选中工具栏中的多边形工具，在画布上画一个三角形。在画的过程中，方向键向上是增加多边形的边数，方向线向下是减少多边形的边数，所以我们在绘制过程中先将边数降到最小，再按shift键绘制一个正三角形。
4：我们将填充改为黑色，描边改为无。再选择工具栏中的选择工具，选中三角形，将其变形，变窄一点。
5：先选择工具栏中的旋转工具，点击旋转工具后，我们可以发现，旋转的结点在正中间。
6：现在我们按住Alt键，同时点击三角形上方的结点，弹出旋转框，同时我们可以看到旋转点变成我们点击的上方结点，我们设置选择角度为20度，点击复制。
7：如果我们要重复变换，直接按快捷键Ctrl+D就可以实现。让我们看下最终的效果图吧！
希望本文【ai让图形沿着路线排列】在AI中怎么让一个图形沿着某一点或顶点旋转复制能帮到你。上一篇：下一篇：怎么一个图形沿着一点顶点旋转复制本文相关搜索网友推荐的经典语句最新发布的语录范文栏目