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刘明海 著

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出版社： 上海人民美术出版社

ISBN：9787532287918

商品编码：29906477418

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：人物动态1000例

：68.00元

作者：刘明海 绘

出版社：上海人民美术出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787532287918

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《人物动态1000例》是一本以绘画形式表现人物 动态的工具书，可以在人物动态绘画方面给予读者借 鉴和学习。书中大量鲜明生动的动态均来自生活，将 绘画中的比例和形状、光和影、结构和形态、头部和 面部特征、表情刻画、构图等技法贯穿于实例。《人 物动态1000例》是一本很实用的绘画工具书！本书由 动画制作人刘明海编绘。

目录

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作者介绍

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刘明海，动画制作人，做过动画、动画监督、原画、分镜、人设等职位。参与的作品有《火影忍者》、《死神》、《海贼王》、《默示录》、《乔乔的奇妙冒险》剧场版、《HIGHLAND日R》剧场版、《战斗妖精雪风》、《口袋剧场版》、《海贼王》剧场版10、《娜娜》、《变身斗士凯普》、《之歌》、《降世神通》等等。

文摘

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序言

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好的，这是一本关于深度学习和自然语言处理的专业技术书籍的简介，完全不涉及《人物动态1000例》的主题。 --- 书名：《神经网络架构的演进：从基础到前沿的深度解析》 作者： [作者姓名，例如：张伟 / 李明] 出版社： [出版社名称，例如：科技文献出版社] 出版日期： [年份，例如：2024年] --- 丛书定位与核心价值 本书旨在为计算机科学、人工智能领域的研究人员、高级工程师以及专业学生提供一份详尽且深入的指南，专注于现代深度学习（Deep Learning）框架中，尤其是神经网络（Neural Networks）架构设计、优化与实际应用的全景式梳理。我们着重于解析驱动当前AI突破的核心算法和结构创新，从经典的卷积网络（CNN）到前沿的Transformer模型，系统地展示了数十年来该领域的技术发展脉络与理论基础。 本书的撰写基于对数千篇顶会论文（如NeurIPS, ICML, CVPR, ACL等）的消化与提炼，力求在保持学术严谨性的同时，兼顾工程实践的可操作性。它不是一本零基础入门教材，而是面向已掌握基础微积分、线性代数和Python编程能力的读者，帮助他们跨越理论与前沿研究之间的鸿沟。 内容结构与章节详解 全书共分为五大部分，二十二个章节，层层递进，构建起一个完整的知识体系。 第一部分：深度学习基石与经典网络结构回顾（第1-5章） 本部分旨在巩固读者对深度学习核心机制的理解，并回顾那些奠定了现代AI基础的标志性架构。 第1章：反向传播与优化器深度探究。 我们不仅复习标准的梯度下降及其变体（SGD, Momentum），更深入剖析自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, AdamW）的数学原理、收敛特性及其在处理稀疏梯度时的优劣。重点分析了二阶优化方法的局限性与潜在复兴方向。 第2章：卷积神经网络（CNN）的范式转移。 从LeNet到AlexNet的突破，再到VGG的深度探索，我们详细分析了这些网络如何通过权重共享和局部感知实现对图像特征的有效提取。 第3章：突破深度瓶颈：残差网络（ResNet）的革命。 详尽阐述了残差连接（Residual Block）如何解决深层网络中的梯度消失问题，以及恒等映射（Identity Mapping）在信息流中的关键作用。我们还将对比DenseNet和Highway Networks的设计哲学。 第4章：网络架构的效率化：移动端与轻量级模型。 深入探讨如何通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution，如MobileNet系列）和通道注意力机制（如ShuffleNet）来实现高效率推理。重点分析了结构化剪枝（Structured Pruning）的最新进展。 第5章：池化层的演变与替代方案。 不仅回顾了Max/Average Pooling，还探讨了空间金字塔池化（SPP）和基于学习的池化策略，分析它们对捕获多尺度特征的影响。 第二部分：循环结构与序列建模的挑战（第6-9章） 本部分关注处理时间序列和自然语言序列数据的传统强大工具——循环神经网络（RNN）及其变体。 第6章：标准RNN的局限性与门控机制的诞生。 详细解析了标准RNN在长距离依赖（Long-Term Dependencies）上的固有缺陷，并引入了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部状态和门控逻辑。 第7章：双向与堆叠循环网络。 探讨双向RNN（Bi-RNN）如何利用上下文信息，以及如何通过堆叠多层RNN来增强模型的表达能力，同时关注由此带来的训练复杂性。 第8章：序列到序列（Seq2Seq）模型的构建。 聚焦于编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架，分析其在机器翻译等任务中的核心流程，并讨论了固定维度上下文向量带来的信息瓶颈问题。 第9章：Encoder-Decoder架构的早期优化。 探讨了束搜索（Beam Search）解码策略的原理及其在生成任务中的应用，并引入了初步的注意力机制的萌芽阶段的应用。 第三部分：注意力机制与Transformer的崛起（第10-14章） 本部分是本书的重点，系统解析了注意力机制如何从辅助工具转变为核心驱动力，直至Transformer模型的全面统治地位。 第10章：注意力机制的理论基础。 深入解析了加性注意力（Additive Attention）和点积注意力（Dot-Product Attention）的数学公式，以及Query, Key, Value（QKV）向量的内涵。 第11章：Transformer架构的完全解构。 细致剖析了Multi-Head Attention（多头注意力）如何允许模型从不同表示子空间学习信息。我们详细阐述了位置编码（Positional Encoding）对于序列顺序信息的注入方式。 第12章：Transformer的编码器与解码器详解。 区分了纯编码器结构（如BERT基础）和完整的Encoder-Decoder结构（如标准Transformer）。重点分析了前馈网络（Feed-Forward Network）的作用和残差连接在Transformer中的应用。 第13章：大规模预训练模型的范式（BERT系列）。 探讨了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等自监督学习任务，分析BERT如何在海量无标签数据上构建强大的通用语言表示。 第14章：自回归与自编码模型的对比。 比较了以GPT为代表的自回归（Autoregressive）模型与BERT等自编码模型的结构差异、训练目标以及在特定下游任务上的适用性。 第四部分：前沿架构与特定领域创新（第15-18章） 本部分将视野扩展到Transformer结构在视觉、跨模态和效率优化方面的最新应用。 第15章：视觉Transformer（ViT）及其继承者。 分析了如何将图像分割成固定尺寸的“Patch”并送入Transformer，以及这种架构如何挑战了CNN在图像领域的霸主地位。讨论了Swin Transformer等层次化方法的出现。 第16章：稀疏化与长序列处理。 针对Transformer在处理超长序列时二次方的计算复杂度，我们深入研究了如Reformer、Performer等基于核方法或局部敏感哈希的近似注意力机制。 第17章：图神经网络（GNN）的融合。 探讨了如何将注意力机制融入图结构数据处理，如Graph Attention Networks (GAT)，及其在社交网络分析和分子结构预测中的应用。 第18章：多模态融合架构。 介绍如何设计统一的架构（如CLIP或ALIGN）来对齐图像和文本的嵌入空间，实现零样本（Zero-Shot）学习能力。 第五部分：模型优化、部署与未来展望（第19-22章） 本部分关注从实验室原型到生产环境部署的关键技术和未来研究方向。 第19章：知识蒸馏与量化。 详细介绍了如何将大型“教师”模型的知识转移给小型“学生”模型，以及模型量化（如INT8）如何显著减少模型体积和推理延迟，同时最小化精度损失。 第20章：高效微调策略。 聚焦于参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix Tuning，分析它们在保持核心模型权重不变的情况下，如何实现对特定任务的快速适应。 第21章：模型的可解释性（XAI）挑战。 探讨了当前用于理解黑箱模型的工具，如Grad-CAM、Attention Rollout等，并分析了它们在深度网络诊断中的局限性。 第22章：生成模型的新边疆。 展望扩散模型（Diffusion Models）在图像生成领域之外，如音频合成和3D建模中的应用潜力，以及它们与传统Transformer架构的潜在融合路径。 读者对象 具备扎实机器学习基础的博士研究生和硕士研究生。 在AI研究院、科技公司从事模型研发和算法优化的资深工程师。 希望系统性更新知识体系，从CNN/RNN时代过渡到Transformer时代的领域技术人员。 本书的深度和广度确保了它不仅是一本技术手册，更是一部记录深度学习架构革命进程的权威参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真的可以说是“久旱逢甘霖”。作为一个一直以来都对人物绘画情有独钟，但又深陷于“人体僵硬症”的初学者，我尝试过各种方法，也购买了不少绘画教程，但总感觉隔靴搔痒，无法真正抓住人物动态的精髓。直到我遇到了《人物动态1000例》，我才真正看到了希望的曙光。这本书的强大之处在于其内容的广度和深度。它不仅仅是简单地罗列一些人物姿势，而是深入剖析了人体在不同动态下的骨骼、肌肉、以及重心变化。我尤其欣赏书中对运动轨迹的强调，很多图例都标注了非常清晰的运动方向和力度，这让我能够更好地理解身体是如何在运动中保持平衡和协调的。书中的示例非常多样化，涵盖了各种生活场景和运动状态，从日常的站立、坐卧，到激烈的体育运动，再到充满戏剧性的肢体冲突，几乎囊括了你能想到的所有动态表现。而且，书中的绘制风格也多种多样，既有严谨写实的，也有更偏向写意的，这让我能够从不同的角度去理解和学习。每一页都仿佛是一个宝藏，我每次翻阅都能发现新的亮点和值得学习的地方。我敢肯定，只要我能坚持认真研读这本书，我的绘画能力一定会有一个质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《人物动态1000例》这本书时，我简直不敢相信我的眼睛。作为一名一直在绘画领域努力钻研的爱好者，尤其是在人物动态的刻画上，我一直感到瓶颈，无论怎么努力，笔下的人物总显得有些僵硬，缺乏那种灵动的感觉。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。它的内容之丰富，远超我的想象。书中的每一页都充斥着各种各样的人物动态，从最基础的站姿、行走，到复杂的跳跃、打斗，再到一些充满情感张力的肢体语言，应有尽有。最让我惊喜的是，它不仅仅是简单的静态图例，而是充满了运动的韵律和生命的气息。很多图例都清晰地展现了人物在运动中的重心变化、肌肉的拉伸与收缩，以及身体各部位的联动关系。这对于我理解人体在动态中的力学原理非常有帮助。我非常喜欢书中对一些关键动作的细致描绘，例如一个奔跑的瞬间，它能精准地捕捉到身体腾空、蹬地、以及肌肉绷紧的细节，让我能够深入地理解运动的本质。这本书的印刷质量也非常出色，色彩饱满，线条清晰，即使是细微之处也能看得一清二楚，这对于我这种需要反复观察学习的读者来说，简直是完美的体验。我迫不及待地想要将书中的知识融会贯通，让我的绘画作品充满活力。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚入手一本名为《人物动态1000例》的书，书名听起来就充满实用性，据说里面收录了大量的动态人物速写和参考素材，这对于我这种一直在绘画道路上摸索，尤其是在人物动态表现上总是觉得力不从心的人来说，简直是雪中送炭。我拿到书后迫不及待地翻阅，虽然还没来得及深入研究，但初步的感受就已经让我非常兴奋。书中的图例非常丰富，涵盖了各种年龄、性别、体型的人物，从行走、奔跑、跳跃等基础动作，到一些更复杂的姿势，比如打斗、舞蹈、甚至一些情绪化的肢体表达，都描绘得淋漓尽致。更重要的是，这些动态不仅仅是静态的 poses，而是充满了生命的张力和运动的轨迹，仿佛能感受到人物在画面中真实的呼吸和律动。我特别喜欢其中一些侧重于分解动作的图例，它们将复杂的动态拆解成几个关键的姿态，非常有助于我理解身体的重心转移、关节的弯曲程度以及肌肉的拉伸变化。这本书的印刷质量也相当不错，纸张厚实，色彩还原度高，即使是细节的部分也能清晰地展现出来，这对于我这种需要仔细观察学习的读者来说，是非常重要的。我感觉这本书的编排也非常用心，不会显得杂乱无章，而是循序渐进，从易到难，让我能够逐步掌握其中的技巧。我非常期待通过这本书的学习，能够显著提升我的人物动态描绘能力，让我的画作更具生命力和感染力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到《人物动态1000例》的时候，我并没有抱太大的期望。市面上这类书籍实在太多了，很多都是千篇一律，缺乏新意。但是，当我翻开第一页，我就被震撼了。这绝对不是一本普通的“素材堆砌”的书。首先，这本书的选题角度就非常精准，它关注的“动态”不仅仅是表面的姿势，而是深入到了人物动作背后的力量感、节奏感和情绪表达。书中的每一个例图，都仿佛在讲述一个故事，传递着人物此刻的心情和状态。我特别喜欢书中对一些复杂动作的分解，比如一个跳跃落地瞬间的身体姿态，它会从几个关键的节点来解析，让我能清晰地看到身体的重心转移和力量的传递过程。这对于我这种经常在画人物动态时感觉“断层”的人来说，简直是福音。而且，书中的图例选择也非常有品味，既有大众熟知的经典动作，也有一些非常独特且富有表现力的瞬间。书的排版设计也非常人性化，每一页的布局都十分合理，不会让眼睛感到疲劳，而且信息量适中，不会让人觉得信息过载。我感觉这本书更像是一位经验丰富的老画家在手把手地教你如何观察和表现人物的动态，而不是冷冰冰的图集。

评分☆☆☆☆☆

对于《人物动态1000例》这本书，我只能说，相见恨晚！作为一名曾经在人物动态表现上屡屡碰壁的业余画者，我尝试过无数的教程和参考资料，但总感觉离“画活”人物还有很长一段距离。这本书的出现，简直就是对我多年摸索的一个完美总结和升华。它不是那种简单的素材罗列，而是充满了深度和思考。书中的每一幅图例，都不仅仅是一个姿势，更是一个故事，一种情绪，一种力量的体现。我尤其欣赏书中对人物动态的“分解”和“串联”的展现方式，比如它会展示一个连续动作中的几个关键帧，并解析每一个帧的身体变化和重心转移，这让我能够清晰地理解整个动作的逻辑和流畅性。书中的示例涵盖了极其广泛的范围，无论是生活化的场景，还是充满戏剧性的运动，亦或是情感充沛的瞬间，都描绘得入木三分。而且，书中的绘制风格也非常多元化，既有写实细腻的，也有写意洒脱的，让我可以从不同的角度去吸收和学习。我感觉这本书的编排逻辑也非常清晰，不是堆砌，而是有条理地引导读者去理解和掌握人物动态的精髓。这本书带给我的不仅仅是视觉上的享受，更是对绘画理解上的质的提升。