前言 当初在选择自己项目的美术风格时,由于自己的美术基础实在是太差,所以选择了体素风格来构建(其实还是MagicaVoxel的建模操作很容易上手),但是将自己千辛万苦做好的模型导入至项目中时,出现了这样或那样的问题,难受的心情如潮涌.在各大搜索引擎搜索无果,以及在"*乎"发问直到现在都没人回答的情况下,决定自己动手丰衣足食(老一辈的智慧还是很有前瞻性的).也为了各位志同道合的小伙伴们,特写下这个"MagicaVoxel import to UE4 101". 正文(

前言 当可以把MagicaVoxel的静态模型导入到UE4后,我又开始不满足了.默认第三人称蓝图的"汽车碰撞人偶(雾)"与场景中的体素画风格格不入,于是,我便想着用自己建造的体素画风人物创建一个第三人称蓝图,于是我又再次进行了尝试(谁叫UE4的MarketPlace里面没有像Unity那样友好的插件呢). 在开始之前,先说明一下我使用的工具:MagicaVoxel,Maya2018(其实我也不想用,但是某些骨骼处理上还是Maya具有很强的优势.Blender应该也可以,不过我并没有找到

1.先删掉灯光和相机.材质命名为英文,贴图也要英文取名,不能有中文,并且必须是JPG格式.并整理好组:删掉多余的物体,例如线2.坐标归零.并把材质转换为默认材质3.选中一个组,先unground,然后选中物体转换为mesh用插件转换,然后再给UVWmap4.全部完成后,另存文件5.导出文件格式为FBX,去点灯光,相机点,单位设置为厘米.

1．csv文件的导入 UE4是可以直接导入csv文件的,其过程和其他文件资源(图片Texture,静态网格物体StaticMesh等)相似,但在导入过程中有一些需要注意的点. 如下图所示 这是一份编辑好的csv文件,里面的字段名称和数据类型都是需要统一的点,同时在所有数据行前需要有目录ID,这是区别于第一个字段的,如果忽略ID的编辑,在导入时会出现提示:无法识别name字段数据,这是因为UE4软件将name的数据识别成目录ID,导致name字段的实际数据为空. 其余字段的数据只需要注意类型统一即

在游戏中,许多音效需要在动画恰当的时机出现,例如行走.奔跑,就需要恰好在足部落地瞬间播放. 而AnimNotify就能非常方便地处理此类问题. AnimNotify,顾名思义就是动画通知,能在特定的动画片段播放到特定进度时"发出消息". 目前我们的工程有前.后.左.右.左前.右前.左后.右后八向的跑动动画. 先以向前跑为例,用右键添加通知的方式,分别在右脚.左脚落地时添加了lfoot_touchground与rfoot_touchground的两个自定义通知 当然直接添加playsou

官方文档链接:http://docs.unrealengine.com/latest/CHN/Gameplay/DataDriven/index.html 略懒,稍微麻烦重复的工作,总希望能找人帮忙一起做,但是有人对于稍微一点点的规则他都理解不了(主要也是懒,不想做),于是我从xml来到了scv文件,scv文件可以从Excel文件中导出,也可以在Excel里面编辑,于是帮忙的人也就是需要在Excel里面填入数据即可. 1.我定义了这么一张简单的表格,这里的中文才是后面有坑的地方 2.需要在UE4

我的目的非常简单,点击按钮,播放或暂停场景中的视频 1.准备了一个mp4视频资源,为视频资源创建了一个Media Texture,在Media Player中选择导入进来的视频资源,再为Media Textue创建一个Material 2.再选择User Interface/Widget Blueprint创建UI,命名MyUI 3.双击MyUI,创建一个图片,我希望全铺于屏幕,于是我在Anchors里选择了全铺,然后再Appearance/Image选择开始的创建的Media Material

这个已经废弃了_(:зゝ∠)_,另外做了升级版: http://www.cnblogs.com/marisa/p/5174150.html ======================================================================== 这个东西是给想把MMD模型导入maya或者其他3D软件或者游戏引擎的童鞋~ 有需要就拿走吧o(*￣▽￣*)ゞ 玩过unity和MMD的应该都知道MMD4Mecanim这个东东吧,几乎可以完美把PMX/PMD模型转成

1.      准备一套带动作的模型,并导入UE4 2.      新建一个动画蓝图,右键->Animation->AnimationBlueprint,选择继承AnimationInstance,并选择相应的骨骼,命名HeroAnimation 3.      双击打开,在MyBlueprint下AddNew两个Variables,float类型的Speed,boolean类型的IsAttack 4.      选择右上角的Animation,点击Create Asset/Blend Spa

背景     前一节里,解决了Houdini地形无缝导入到UE4的流程问题.但这种方法也有它的局限性,在实际游戏项目里,LA和LD还是偏向在游戏引擎编辑器里工作,他们的一些设计也会影响到地形的信息,那么就需要Houdini对已经导入UE4中并Bake成Landscape的地形资源做二次修改.通常会选择两种方案: 方案一:把整个地形和建筑都导回到Houdini里,重新过程化和调整生成后,再全部导入回UE4做处理. 方案二:使用HDA节点的Input和Output,通过调用Houdini Engin

转自:http://blog.csdn.net/qq_24835213/article/details/68063344 一.模型设置: 1.将Vary材质转成标准材质 2.将模型减面 3.加一套UV(虚幻里有两套UV,一套用来反射):Flatiron插件 二.输出设置: 1,先设置好3DMAX里单位,厘米,如图: alt+u+u打开单位设置 2,在3DMAX里,先收集贴图到指定文件夹,最好不要有中文路径,如图: 3,查看贴图路径,贴图格式,导出FBX时,要注意修改贴图格式,最好PNG或TGA图

在前文中介绍了什么是物理以及如何在UE4和PhysX中进行可视化调试: Jerry:UE4物理模块(一)---概述与可视化调试​zhuanlan.zhihu.com 这里调试只谈到了碰撞盒(后续还会有场景查询等调试介绍),那么如何创建物体的碰撞盒呢? 碰撞既可以在3D Max中创建成.fbx文件然后导入UE4,也可以用UE4内建的模型工具进行生成.我们以示例场景中摆在桌上的雕塑为例,选中后,双击右侧Static Mesh图片就可以打开模型编辑器了,如下图: 在上面工具栏里面有一个Collisio

SVM原理 线性可分与线性不可分 线性可分 线性不可分-------[无论用哪条直线都无法将女生情绪正确分类] SVM的核函数可以帮助我们: 假设‘开心’是轻飘飘的,“不开心”是沉重的 将三维视图还原成二维: 刚利用“开心”“不开心”的重量差实现将二维数据变成三维的过程,称为将数据投射至高维空间,这正是核函数的功能 在SVM中,用的最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法分别是多项式内核.径向基内核(RFB) 多项式内核: 通过把样本原始特征进行乘方来把数据投射到高维空间[如特征1^2,特征2^3

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索引 y_test.index = np.arange(len(y_test)) #y_score.index = np.arange(len(y_score)) # 构建目标数据集 target_da

在此之前提到过在利用TR建模导入IQD数据源的时候遇到乱码的一种解决方案: http://www.cnblogs.com/wxjnew/p/3374029.html 今天说的是在RS中开发新报表的时候遇到的问题,图表上的中文显示为问号????类似这样的乱码. 服务器操作系统:Linux 解决方法如下: (Cognos)Cognos10.1.1图表展现乱码查看是否安装语言包命令:rpm -qa | grep fonts-chinese在linux系统安装介质中的Server文件夹下找到 “font

一.什么是MVC MVC全名是Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑.数据.界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑. 二.编程模式 Model(模型)表示应用程序核心(比如数据库记录列表) 是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分,通常模型对象负责在数据库中cun存取数据. View(视图)显示数据

转自:https://dawnarc.com/2018/03/next-gen%E9%94%88%E8%BF%B9%E6%9D%90%E8%B4%A8%E5%85%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E4%BE%8Bblender-sp-ue4/ 1,准备Mesh 准备一个现成模型资源.这里从Blender中提取现成的猴头模型 按住Shift + A -> Mesh -> Monkey 自动生成UV 然后执行Smooth 然后增加细分级别 最终效果: 2,导出FBX F

波士顿房价回归分析 1.导入波士顿房价数据集 ############################# svm实例--波士顿房价回归分析 ####################################### #导入numpy import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt #导入波士顿房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_bosto

这里我们用酒的分类来进行实战练习 下面来代码 1.把酒的数据集载入到项目中 from sklearn.datasets import load_wine #从sklearn的datasets模块载入数据集 wine_dataset = load_wine() #打印酒数据集中的键 print('\n\n\n') print('代码运行结果:') print('====================================') print('红酒数据集中的键:\n{}'.format(w

K最近邻算法 KNN 基本原理 离哪个类近,就属于该类   [例如:与下方新元素距离最近的三个点中,2个深色,所以新元素分类为深色] K的含义就是最近邻的个数.在sklearn中,KNN的K值是通过n_neighbors参数来调节的   不适用:对数据集认真的预处理.对规模超大的数据集拟合的时间较长.对高维数据集拟合欠佳.对稀疏数据集无能为力   KNN用法 1.分类任务中的应用 from sklearn.datasets import make_blobs   #导入数据集生成器from sk