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Maya 2017 如何使用平滑命令

2019-6-10 13:22| 发布者: 第二课堂网| 查看: 700| 评论: 0

摘要: 使用“平滑”命令可以将粗糙的模型通过细分面的方式进行平滑处理,细分的面越多,模型就越光滑。打开“平滑选项”对话框,如图4-42所示。图4-42常用参数介绍◆ 添加分段:在平滑细分面时,设置分段的添加方式。&#9 ...
使用“平滑”命令可以将粗糙的模型通过细分面的方式进行平滑处理,细分的面越多,模型就越光滑。打开“平滑选项”对话框,如图4-42所示。

图4-42

常用参数介绍

◆ 添加分段:在平滑细分面时,设置分段的添加方式。

♢ 指数:这种细分方式可以将模型网格全部拓扑成为四边形,如图4-43所示。

图4-43

♢ 线性:这种细分方式可以在模型上产生部分三角面,如图4-44所示。

图4-44

◆ 分段:控制物体的平滑程度和细分段的数目。该参数值越高,物体越平滑,细分面也越多,图4-45和图4-46所示分别是“分段”数值为1和3时的细分效果。

图4-45

图4-46

◆ 细分类型:设置细分的方式,包括Maya Catmull-Clark和OpenSubdiv Catmull-Clark两种算法,默认选择的是OpenSubdiv Catmull-Clark算法。

设置细分类型为OpenSubdiv Catmull-Clark时,OpenSubdiv Catmull-Clark属性组中的属性被激活,如图4-47所示。

图4-47

常用参数介绍

◆ 顶点边界:控制如何对边界边和角顶点进行插值,包括“锐边和角”以及“锐边”两个选项。

♢ 锐边和角:(默认)边和角在平滑后保持为锐边和角。

♢ 锐边:边在平滑后保持为锐边。角已进行平滑。

◆ UV边界平滑:控制如何将平滑应用于边界UV,包括“无”“保留边和角”“保留边”3个选项。

♢ 无:不平滑UV。

♢ 保留边和角:平滑UV。边和角在平滑后保持为锐边和角。

♢ 保留边:平滑UV和角。边在平滑后保持为锐边。

♢ Maya Catmull-Clark:平滑不连续边界上的顶点附近的面变化数据(UV和颜色集),不连续边界上的顶点将按锐化规则细分(对其插值),默认选择该选项。

◆ 传播UV角:启用后,原始网格的面变化数据(UV和颜色集)将应用于平滑网格的UV角。

◆ 平滑三角形:启用时,会将细分规则应用到网格,从而使三角形的细分更加平滑。
◆ 折痕方法:控制如何对边界边和顶点进行插值,包括“法线”和Chaikin两个选项。
♢ 法线:不应用折痕锐度平滑,默认选择该选项。
♢ Chaikin:启用后,对关联边的锐度进行插值。在细分折痕边后,结果边的锐度通过Chaikin的曲线细分算法确定,该算法会产生半锐化折痕。此方法可以改进各个边具有不同边权重的多边折痕的外观。
设置细分类型为Maya Catmull-Clark时,Maya Catmull-Clark属性组中的属性被激活,如图4-48所示。

图4-48

常用参数介绍

◆ 边界规则:通过该选项,可以设置在平滑网格时要将折痕应用于边界边和顶点的方式,包括“旧版”“折痕全部”“折痕边”3个选项。

♢ 旧版:不将折痕应用于边界边和顶点。

♢ 折痕全部:在转化为平滑网格之前为所有边界边以及只有两条关联边的所有顶点应用完全折痕,默认选择该选项。

♢ 折痕:仅为边应用完全折痕。

◆ 连续性:用来设置模型的平滑程度。当该值为0时,面与面之间的转折连接处都是线性的,效果比较生硬,如图4-49所示;当该值为1时,面与面之间的转折连接处都比较平滑,如图4-50所示。

图4-49

图4-50

◆ 平滑UV:选择该选项后,在平滑细分模型的同时,还会平滑细分模型的UV。

◆ 传播边的软硬性:选择该选项后,细分的模型的边界会比较生硬,如图4-51所示。

图4-51
◆ 映射边界:设置边界的平滑方式。
♢ 平滑全部:平滑细分所有的UV边界。
♢ 平滑内部:平滑细分内部的UV边界。
♢ 不平滑:所有的UV边界都不会被平滑细分。
◆ 保留:当平滑细分模型时,保留哪些对象不被细分。
♢ 几何体边界:保留几何体的边界不被平滑细分。
♢ 当前选择的边界:保留选择的边界不被光滑细分。
♢ 硬边:如果已经设置了硬边和软边,可以选择该选项以保留硬边不被转换为软边。
◆ 分段级别:控制物体的平滑程度和细分面数目。参数值越高, 物体越平滑, 细分面也越多。
◆ 每个面的分段数:设置细分边的次数。该数值为1时,每条边只被细分1次;该数值为2时,每条边会被细分两次。
◆ 推动强度:控制平滑细分的结果。该数值越大,细分模型越向外扩张;该数值越小,细分模型越内缩,图4-52和图4-53所示分别是“推动强度”数值为1和﹣1时的效果。

图4-52

图4-53

◆ 圆度:控制平滑细分的圆滑度。该数值越大,细分模型越向外扩张,同时模型也比较圆滑;该数值越小,细分模型越内缩,同时模型的光滑度也不是很理想。



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