3d建模免費的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

打造元宇宙中的另一個你：虛擬偶像AI實作

為了解決3d建模免費的問題，作者馬健健,張翔 這樣論述：

★輕鬆打造專屬於你的虛擬偶像★ 　　從虛擬偶像的發展歷程開始解說，帶領讀者逐步體驗虛擬偶像的完整製作過程。 　　本書介紹了2D/3D建模工具和深度學習框架PyTorch、TensorFlow在虛擬偶像製作中的應用。 　　原理結合實踐，大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移等流程，從擬真人物建模到表情動作的即時捕捉，再到傳輸至動作引擎中驅動人物動作，向讀者展現了人工智慧技術的強大與魅力。 　　本書實作性和系統性強，適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者閱讀。 　　【本書特點】 　　．基於TensorFlow的人臉檢測演算法 　　．基於PyTorch的動作同步演算法 　　．

Live2D建模流程、Blender 3D建模流程全解析 　　．機器學習驅動的3D模型 　　．動作捕捉技術 　　．Live2D模型接入 　　．Cubism SDK+ARKit實現 　　．Live2D+FaceRig方案實現 　　【適合讀者群】 　　．具IT背景、對虛擬產業感興趣的讀者  

3d建模免費進入發燒排行的影片

室內裝修之知識管理架構-以住宅室內裝修為例

為了解決3d建模免費的問題，作者段先愫 這樣論述：

　　室內裝修設計與施工過程中，搜集許多參考知識資源，包括各類專業書籍、實體物件、參考案例、工程技術、材料特性、室內設計製圖、3D渲染、工程實務經驗、社群媒體討論內容…等，本研究探討發展一個較簡易且經濟的知識管理架構，支援室內裝修設計與施工作業流程，管理相關知識。　　本研究採用文獻研究收集資料，以系統分析法規劃室內裝修知識管理架構，設計一套檢索編碼供管理知識單元，包含實體物件之櫃位編號、電腦檔案目錄、施工工法與材料分類、電腦繪圖資源管理、工程專案採購等，讓知識單元在不同的儲存位置都依循一致的位置順序，使用者能快速地存取實體儲位或檔案資料夾內容。也因捨去了屬性資料結構化編碼的限制，改採階層式檔案

分類儲存，而能廣泛地收錄各類訊息與知識，可彈性地移轉知識庫內容。　　除了檔案收集管理之外，更著重於知識作業流程中的擷取新知識、建立、儲存、應用與分享。結合卡片盒筆記法（Zettelkasten）、Obsidian知識管理軟體與PARA分區存放概念，使擷取新知識變得非常容易進行，知識單元間的關聯脈絡也能促成創新發想。　　最後將本研究發展之知識管理架構以住宅室內裝修案為例進行驗證測試，並提出相關建議作為相關行業與後續研究者之參考。

從零開始的3D設計之旅：Blender 3D入門教材

為了解決3d建模免費的問題，作者游峰碩 這樣論述：

　　從基礎模型建構到動畫製作，全面感受3D製作高效率的設計表現 　　邁入Blender 3D讓人人都可以成為設計師 　　功能媲美商業級的3D軟體， 　　Blender 3D以免費的方式提供給全球廣大的學習者， 　　並有活躍的開發者社群協助解決疑難雜症 　　本書是為了Blender 3D初學者所撰寫，書中內容由淺入深，循序漸進解說Blender 3D的各項功能，帶領讀者從零開始一步步地邁入3D設計的世界中。全書共分兩大部份，第1至6章為基礎教學，目的是培養學習者掌握基本的概念與操作，包括Blender 3D介面環境的了解與基本操作、3D幾何物件的操作、好用又便捷的3D物體編輯功能、幾何修

改器進階與應用的相關知識。 　　本書第7至12章則以單一主題來進行案例整合應用製作，並從中學習更進階的3D製作，包括古典中式涼亭設計、客廳室內設計、手機外殼設計、迷霧森林場景設計、噴霧芳香劑設計、圓頂教堂建築設計等。透過豐富的實例演練，除了熟悉設計技巧外，也加強材質、著色器、和燈光的基礎操作與應用。對於增進使用Blender 3D的經驗養成，將有大大提升的效果。 本書特色 　　◎使用Blender 3D進行Low Poly物件及場景建構。 　　◎學習應用貝茲（Bezier）曲線建構複雜的3D模型。 　　◎運用物理修改器的布料與碰撞修改器進行創作。 　　◎利用粒子系統簡化微小物件的建模，提

升開發效率。

發展低成本點雲與三維模型建置策略重建中式傳統圖騰藝術物件

為了解決3d建模免費的問題，作者艾希雅 這樣論述：

本研究針對中式傳統圖騰藝術物件，研發低成本資料獲取方法結合友善且開源平台之最佳流程策略，進而建構點雲與三維模型。由於建構物件呈現不規則且複雜表面之形狀，故採取多視角擷取策略。研發流程透過點雲產製與資料處理等過程，進行測試和驗證。初始點雲經過三個不確定因素評估品質及設定：1) 物件與RGB-D感測器間之距離(幾何因素)，2)適合之反射照度與入射照度(環境因素)，3)同一測站但不同高度之取樣間距(幾何因素)。本研究使用Intel RealSense L515 RGB-D感測器作為低成本資料獲取設備(一台約12,000新台幣) ，據以得到深度影像和點雲。確認每站點雲品質後，再利用MeshLab與C

loud-to-Compare等兩套免費開源軟體進行多站點雲套合及三維模型建置。最終，總結與分析本研究提出低成本RGB-D感測器之方法和流程、點雲品質、模型建置、參數設定等條件，給予適當的建議。