Study on the Possibility of Combining Abrasive Painting Technique with Algorithmically Generated Color Distribution Methods in Lacquer Painting Creation
Notice bibliographique
Résumé
As a conventional technique in lacquer painting, the abrasion painting technique is widely used in the creation of modern lacquer painting.In order to promote the digital innovation of the abrasion painting technique in the creation of lacquer paintings, a fusion scheme of the abrasion painting technique and color distribution in the creation of lacquer paintings is formulated.According to the relationship between color and gray scale, the color mapping of image coloring algorithm is proposed under the framework of energy optimization algorithm to realize algorithm-driven lacquer painting color generation.In addition, with the technical support of the renderer, the color distribution of lacquer paintings is integrated with the milling technique according to the principle of texture mapping.With the help of evaluation indexes and experimental platforms, we simulate and analyze the techniques and colors in lacquer painting.In the color generation of lacquer paintings, the indicators of this paper's method are 34.09,0.964, 0.025 and 4.28 in order, which veri ies the application effect of this paper's method in the color generation of lacquer paintings.In addition, the speed of this paper's rendering method (42-86FPS), fully meets the requirements of real-time drawing, this method better promotes the fusion of grinding and painting techniques and color distribution in the creation of lacquer paintings, which is of great signi icance to the digital dissemination of traditional culture of non-heritage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».