Michigan State University
新一代 3D 游戏道具制作
Michigan State University

新一代 3D 游戏道具制作

本课程是 游戏艺术 专项课程 的一部分

Andrew Dennis

位教师:Andrew Dennis

7,358 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(48 条评论)

中级 等级

推荐体验

1 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入了解一个主题并学习基础知识。
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中级 等级

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1 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度

您将学到什么

  • 模型精确分块,中多边形网格

  • 创建具有真实世界精度水平的高聚物模型

  • 为实时环境创建可用于游戏的低多边形网格

  • 对模型进行纹理和渲染,使其呈现出照片般逼真的效果

要了解的详细信息

可分享的证书

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 游戏艺术 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块

在项目开始时,我们将选择一个要建模的对象,收集参考资料,并创建一个初步的、粗糙的模型。我们的目标是在开始建模之前尽可能多地了解该对象。这可能是课程中工作量最轻的几周,因此请务必抽出额外的时间检查基本模块,确保您已经掌握了其中涉及的技能。后面几周将更加耗时。

涵盖的内容

9个视频2篇阅读材料3个作业1次同伴评审

在本模块中,您将创建模型的外形。这个中多边形模型不会进行纹理处理,也不会平滑成高分辨率模型。我们的目标是创建一个与参照物精确匹配的网格,作为高、低多边形模型的起点。这往往是整个过程中最具挑战性的部分。

涵盖的内容

8个视频1个作业1次同伴评审

在本模块中,您将使用低多边形块生成高多边形网格,该网格应尽可能与现实世界中的模型相匹配。我们将结合使用子分割建模和.NET 技术。我们将使用子分割建模和.NET 建模相结合的方法来生成高多边形网格。这个模型将不会进行 UV 解包,而只是用于生成游戏就绪版本的纹理贴图。

涵盖的内容

10个视频2个作业1次同伴评审

在本模块中,您将使用第 2 周中的中多边形模型并缩小几何体。我们将对该模型进行 UV 展开和贴图烘焙。此模型的目标是在使用比中多边形或高多边形模型更少顶点的情况下,仍能实现物体的轮廓。

涵盖的内容

9个视频1个作业1次同伴评审

在本模块中,您将使用低多边形模型,通过烘焙纹理贴图来添加高多边形模型中缺失的细节。您还将使用 Substance Painter 添加色彩、材质和高多边形中没有的微观细节。这时模型将开始变得逼真。我们的目标是将精心制作的模型通过纹理贴图变得栩栩如生。

涵盖的内容

9个视频2个作业1次同伴评审

最后一周的时间可以让你花更多的时间打磨模型,并回过头来解决制作过程中可能出现的问题。通常情况下,当你完成一个项目后,你会意识到有些事情你应该以不同的方式来处理。根据上一周项目中收到的反馈,重新提交作品集的最终版本。我们的目标是以最好的最终成果完成课程。

涵盖的内容

4个视频1个作业1次同伴评审

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.8 (15个评价)
Andrew Dennis
Michigan State University
3 门课程40,212 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.8

48 条评论

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5

已于 Dec 30, 2021审阅

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5

已于 Aug 28, 2020审阅

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已于 Aug 24, 2023审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。