1.blender为什么那么强大
2.Blend文件格式
3.blender和c4d哪个强大
4.Blender文件(.blend)解析
5.3d渲染软件哪个好
6.实例分割之BlendMask

blender为什么那么强大

       Blender之所以强大，码结是码结因为其全面、灵活、码结开源、码结免费和不断更新的码结特点。

1、码结wetool源码开发全面的码结功能：

       Blender可以进行建模、材质设计、码结渲染、码结动画、码结视频编辑等多种任务，码结使其成为一款全能的码结三维内容创作软件。

2、码结开源自由：

       Blender是码结一款开源软件，这意味着任何人都可以查看和修改其源代码，码结而且不收取任何费用。

3、庞大的社区：

       Blender拥有庞大的用户社区，其中包括专业3D艺术家和爱好者。他们不断分享他们的经验和知识，并为Blender开发各种插件和脚本。

4、腾讯彩票竞猜源码持续的更新：

       Blender团队不断改进和更新软件，其中包括新增功能和修复漏洞。这使得Blender保持了其竞争力和领先地位。

Blend文件格式

       文件结构的探讨

       文件结构是理解Blend文件格式的关键，可通过参考相关资料进行深入学习。

       文件头（FileHeader）是Blend文件的核心部分，编码为DNA1，由SDNA结构体实现。

       SDNA包含四个重要属性：names、types、typessize、structures。依BlenderV版本为例，names长度为，types长度为，typessize长度与types一致，structures长度为个。

       理论上，structures长度应为types长度减去原子类型个数，但实际为个，原因是android 源码打包aar部分DNA类型包含非DNA类型的字段，相关结构信息未保存在SDNA数据中。这些结构体的特征可参考source\blender\makesdna\DNA_ID.h中的类型IDOverrideLibraryRuntime定义。

       所有前带有两个#字符的结构体未保存在SDNA数据中。四个属性长度的理论上限为(倒排索引使用的是ushort)，实际上限为。因此，当前的存储容量足够使用。

       Editor解析

       使用Editor（V.0.1）对Blend文件进行解析，已提交模板文件至editor，预计不久即可完成解析。

       模板文件

       实现的模板文件内容包含对SDNA中第一个结构体Link的详细说明。

       示意图使用draw.io绘制，以帮助理解。

       DNA数据生成

       makesdna工具用于生成DNA数据。

       Blend信息获取

       在浏览Blender网页时，发现JanWalter的个人网站，其Rust语言的blend_info库一直在更新，已能读取blend文件中的模型并自行渲染。如欲深入了解Blend文件格式，可阅读其博客或下载blend_info源码。

blender和c4d哪个强大

       å‰è€…是大型主流三维动画商业软件，后者是开源免费三维软件，这是最大的区别。没有哪个更好，只能说商业软件更具有商品属性，包括后期支持与服务。

       åˆå­¦è€…比较建议学c4d，起码c4d就业前景比blender好，在工艺美工和广告市场都比较需要c4d人才。而且c4d的话对于初学者来说上手比较简单。

       å¯ä»¥é€šè¿‡çœ‹æ•™ç¨‹å­¦ä¹ ï¼Œåœ¨ç«æ˜Ÿè‡ªå­¦ç½‘都有教程，blender上手部分一直都是个难题，这个软件的操作习惯跟所有3D软件都很不一样，非常依赖快捷键，界面也比较有个性，基本上没教程看不懂。

Blender的特点

       Blender拥有方便在不同工作下使用的多种用户界面，内置绿屏抠像、摄像机反向跟踪、遮罩处理、后期结点合成等高级影视解决方案。Blender内置有Cycles渲染器与实时渲染引擎EEVEE。同时还支持多种第三方渲染器。

       Blender为全世界的媒体工作者和艺术家而设计，可以被用来进行三维可视化，同时也可以创作广播和电影级品质的视频，另外内置的实时三维游戏引擎，让制作独立回放的三维互动内容成为可能。

Blender文件(.blend)解析

       Blender文件(.blend)解析

       Blender文件由文件块组成，java 注解处理源码包含每个C样式结构对象的内存字节，这些结构通常称为Blender的“DNA”结构。文件还提供了一个当前版本的“DNA”结构定义，即SDNA，记录硬件相关信息，如保存文件的主机上的指针大小和大小端信息。Blend文件是一个二进制文件，记录了自己的数据结构和数据。

       Blender文件的解析开始于Joroen Bakker在年描述的结构，并通过两个Python脚本来帮助解析Blend文件，一个用于读取Blend文件，另一个用于输出SDNA信息。这些功能性的Python文件可以在源码doc目录下找到。

       虽然Bakker写的时候Blender的版本是2.，但解析方法仍然适用于当前版本，侧面说明Blender的序列化反序列设计非常出色。Blend文件之所以能在余年的时间跨度上保持兼容性，主要是因为它具有自解释特性，包含元数据来解释文件块中的所有数据（字节级别）。

       Blend文件包含的内容可以通过下面的图来概括。整个文件结构清晰，任务跟踪系统源码分为4个部分：文件头和文件块结束、文件块、文件块（结构DNA）以及文件块结束。

       文件头和文件块结束部分的数据非常直观，包含版本信息、硬件信息以及指针大小和大小端信息。文件块部分主要分为记录数据的通用文件块、文件块（结构DNA）以及文件块结束。除了特殊的文件块，其余文件块内都包含Header和Data两部分。

       文件块（结构DNA）中的索引中的索引指的是结构数量，存储的是结构DNA的元数据。结构DNA包含Header和Data，与通用文件块的Header和Data具有相同的结构，但Header的类型描述固定为“DNA1”。结构DNA的Data中存储的数据分为4个类型，每种类型都是数组，存储的数据结构与SDNA中的数据结构类似，以“SDNA”开始，随后是“NAME”、“TYPE”、“TLEN”、“STRC”等结构，这些结构描述了名称、类型、类型长度和完整数据结构。

       文件块数据中的结构在了解了结构DNA的结构后可以猜测。文件块Header描述了使用何种数据结构以及数据结构的数量，因此在文件块数据中，按照结构DNA定义的结构，依次记录实际存储的内容。这包含了结构化的、二进制表达的、软件所有数据结构的值。

       以Scene为例，文件块中的数据依次存储id.next、id.prev、id.newid等。通过记录每个类型的占用字段，可以推断出所需字节数量和已占用字节数量（偏移量）。文件块数据中存储的内容是结构化的、二进制表达的、软件所有数据结构的值。

       Blend文件的解析内容主要来自Blender源码文档，更多细节可以直接查看源码获取。

3d渲染软件哪个好

       最好的3D渲染软件是Blender。

       解释：

       Blender是一款免费且开源的3D渲染软件，它在全球范围内都受到了广泛的欢迎和认可。以下是关于Blender的详细介绍：

       一、功能强大

       Blender提供了从建模、动画到渲染的一站式解决方案。其内置的渲染引擎能够产生高质量的图像，并且具有高度的可定制性，用户可以通过调整各种参数来达到自己想要的渲染效果。

       二、易学易用

       虽然Blender的功能非常强大，但其用户界面友好，易于上手。对于初学者来说，Blender的学习曲线较为平缓，可以通过网络上的教程和社区资源快速学习。

       三、开源特性

       作为一款开源软件，Blender的源代码是公开的，这意味着开发者可以为其贡献代码，修复错误并增加功能。这种社区驱动的开发模式使得Blender能够持续改进，满足用户的需求。

       四、广泛应用

       Blender在影视、游戏、设计等领域都有广泛的应用。其强大的渲染能力使得它成为许多专业人士的首选工具。

       除了Blender，市面上还有许多其他的3D渲染软件，如3ds Max、Maya、Cinema 4D等，它们也有自己的特点和优势。但综合来说，Blender在功能、易用性、开源特性以及广泛应用等方面都表现出色，是3D渲染软件的优秀选择。

实例分割之BlendMask

       沈春华老师团队的最新研究文章，名为“BlendMask”，旨在通过巧妙融合底层语义信息和实例层信息，提升模型效果。研究主要贡献在于设计了一个创新的Blender模块，受到top-down和bottom-up方法的启发。

       BlendMASK的网络结构包含三个关键部分，尽管论文中的图示可能不够直观，需要结合论文和源码深入了解。Bottom模块输出特征的维度为N*K*H/s*W/s，其中N表示批次大小，K是基础数量，H*W是输入尺寸，S是得分输出步长。

       Top层在检测输出时，通过额外的卷积层生成注意力A，其维度为N*(K'M'M)*Hl*Wl，其中M值较小，仅比传统top-down方法小。Blender模块利用注意力和位置敏感的基础来生成最终预测。

       实验部分详尽，如对比不同融合特征策略（Blender vs. YOLACT vs. FCIS）、分辨率设置、基础数量K的选择以及特征提取位置等，作者充分展示了其设计的消融实验。论文强调，尽管没有采用FCOS，但实际效果显著，理解它需要对YOLACT、RPN和DeeplabV3+的核心思想有深入理解。

       总的来说，这篇文章以工程应用为导向，提供了宝贵的实践指导，对于学术研究和实际项目具有很高的参考价值。