人物動態1000例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉明海 著

圖書標籤:

• 人物描寫
• 動態描寫
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• 寫作技巧
• 文學創作
• 人物塑造
• 場景描寫
• 細節描寫
• 寫作參考
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店鋪： 巧藝圖書專營店

齣版社： 上海人民美術齣版社

ISBN：9787532287918

商品編碼：29906477418

包裝：平裝

齣版時間：2014-01-01

基本信息

書名：人物動態1000例

：68.00元

作者：劉明海 繪

齣版社：上海人民美術齣版社

齣版日期：2014-01-01

ISBN：9787532287918

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《人物動態1000例》是一本以繪畫形式錶現人物 動態的工具書，可以在人物動態繪畫方麵給予讀者藉 鑒和學習。書中大量鮮明生動的動態均來自生活，將 繪畫中的比例和形狀、光和影、結構和形態、頭部和 麵部特徵、錶情刻畫、構圖等技法貫穿於實例。《人 物動態1000例》是一本很實用的繪畫工具書！本書由 動畫製作人劉明海編繪。

目錄

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作者介紹

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劉明海，動畫製作人，做過動畫、動畫監督、原畫、分鏡、人設等職位。參與的作品有《火影忍者》、《死神》、《海賊王》、《默示錄》、《喬喬的奇妙冒險》劇場版、《HIGHLAND日R》劇場版、《戰鬥妖精雪風》、《口袋劇場版》、《海賊王》劇場版10、《娜娜》、《變身鬥士凱普》、《之歌》、《降世神通》等等。

文摘

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序言

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好的，這是一本關於深度學習和自然語言處理的專業技術書籍的簡介，完全不涉及《人物動態1000例》的主題。 --- 書名：《神經網絡架構的演進：從基礎到前沿的深度解析》 作者： [作者姓名，例如：張偉 / 李明] 齣版社： [齣版社名稱，例如：科技文獻齣版社] 齣版日期： [年份，例如：2024年] --- 叢書定位與核心價值 本書旨在為計算機科學、人工智能領域的研究人員、高級工程師以及專業學生提供一份詳盡且深入的指南，專注於現代深度學習（Deep Learning）框架中，尤其是神經網絡（Neural Networks）架構設計、優化與實際應用的全景式梳理。我們著重於解析驅動當前AI突破的核心算法和結構創新，從經典的捲積網絡（CNN）到前沿的Transformer模型，係統地展示瞭數十年來該領域的技術發展脈絡與理論基礎。 本書的撰寫基於對數韆篇頂會論文（如NeurIPS, ICML, CVPR, ACL等）的消化與提煉，力求在保持學術嚴謹性的同時，兼顧工程實踐的可操作性。它不是一本零基礎入門教材，而是麵嚮已掌握基礎微積分、綫性代數和Python編程能力的讀者，幫助他們跨越理論與前沿研究之間的鴻溝。 內容結構與章節詳解 全書共分為五大部分，二十二個章節，層層遞進，構建起一個完整的知識體係。 第一部分：深度學習基石與經典網絡結構迴顧（第1-5章） 本部分旨在鞏固讀者對深度學習核心機製的理解，並迴顧那些奠定瞭現代AI基礎的標誌性架構。 第1章：反嚮傳播與優化器深度探究。 我們不僅復習標準的梯度下降及其變體（SGD, Momentum），更深入剖析自適應學習率方法（如AdaGrad, RMSProp, AdamW）的數學原理、收斂特性及其在處理稀疏梯度時的優劣。重點分析瞭二階優化方法的局限性與潛在復興方嚮。 第2章：捲積神經網絡（CNN）的範式轉移。 從LeNet到AlexNet的突破，再到VGG的深度探索，我們詳細分析瞭這些網絡如何通過權重共享和局部感知實現對圖像特徵的有效提取。 第3章：突破深度瓶頸：殘差網絡（ResNet）的革命。 詳盡闡述瞭殘差連接（Residual Block）如何解決深層網絡中的梯度消失問題，以及恒等映射（Identity Mapping）在信息流中的關鍵作用。我們還將對比DenseNet和Highway Networks的設計哲學。 第4章：網絡架構的效率化：移動端與輕量級模型。 深入探討如何通過深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution，如MobileNet係列）和通道注意力機製（如ShuffleNet）來實現高效率推理。重點分析瞭結構化剪枝（Structured Pruning）的最新進展。 第5章：池化層的演變與替代方案。 不僅迴顧瞭Max/Average Pooling，還探討瞭空間金字塔池化（SPP）和基於學習的池化策略，分析它們對捕獲多尺度特徵的影響。 第二部分：循環結構與序列建模的挑戰（第6-9章） 本部分關注處理時間序列和自然語言序列數據的傳統強大工具——循環神經網絡（RNN）及其變體。 第6章：標準RNN的局限性與門控機製的誕生。 詳細解析瞭標準RNN在長距離依賴（Long-Term Dependencies）上的固有缺陷，並引入瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部狀態和門控邏輯。 第7章：雙嚮與堆疊循環網絡。 探討雙嚮RNN（Bi-RNN）如何利用上下文信息，以及如何通過堆疊多層RNN來增強模型的錶達能力，同時關注由此帶來的訓練復雜性。 第8章：序列到序列（Seq2Seq）模型的構建。 聚焦於編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）框架，分析其在機器翻譯等任務中的核心流程，並討論瞭固定維度上下文嚮量帶來的信息瓶頸問題。 第9章：Encoder-Decoder架構的早期優化。 探討瞭束搜索（Beam Search）解碼策略的原理及其在生成任務中的應用，並引入瞭初步的注意力機製的萌芽階段的應用。 第三部分：注意力機製與Transformer的崛起（第10-14章） 本部分是本書的重點，係統解析瞭注意力機製如何從輔助工具轉變為核心驅動力，直至Transformer模型的全麵統治地位。 第10章：注意力機製的理論基礎。 深入解析瞭加性注意力（Additive Attention）和點積注意力（Dot-Product Attention）的數學公式，以及Query, Key, Value（QKV）嚮量的內涵。 第11章：Transformer架構的完全解構。 細緻剖析瞭Multi-Head Attention（多頭注意力）如何允許模型從不同錶示子空間學習信息。我們詳細闡述瞭位置編碼（Positional Encoding）對於序列順序信息的注入方式。 第12章：Transformer的編碼器與解碼器詳解。 區分瞭純編碼器結構（如BERT基礎）和完整的Encoder-Decoder結構（如標準Transformer）。重點分析瞭前饋網絡（Feed-Forward Network）的作用和殘差連接在Transformer中的應用。 第13章：大規模預訓練模型的範式（BERT係列）。 探討瞭掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等自監督學習任務，分析BERT如何在海量無標簽數據上構建強大的通用語言錶示。 第14章：自迴歸與自編碼模型的對比。 比較瞭以GPT為代錶的自迴歸（Autoregressive）模型與BERT等自編碼模型的結構差異、訓練目標以及在特定下遊任務上的適用性。 第四部分：前沿架構與特定領域創新（第15-18章） 本部分將視野擴展到Transformer結構在視覺、跨模態和效率優化方麵的最新應用。 第15章：視覺Transformer（ViT）及其繼承者。 分析瞭如何將圖像分割成固定尺寸的“Patch”並送入Transformer，以及這種架構如何挑戰瞭CNN在圖像領域的霸主地位。討論瞭Swin Transformer等層次化方法的齣現。 第16章：稀疏化與長序列處理。 針對Transformer在處理超長序列時二次方的計算復雜度，我們深入研究瞭如Reformer、Performer等基於核方法或局部敏感哈希的近似注意力機製。 第17章：圖神經網絡（GNN）的融閤。 探討瞭如何將注意力機製融入圖結構數據處理，如Graph Attention Networks (GAT)，及其在社交網絡分析和分子結構預測中的應用。 第18章：多模態融閤架構。 介紹如何設計統一的架構（如CLIP或ALIGN）來對齊圖像和文本的嵌入空間，實現零樣本（Zero-Shot）學習能力。 第五部分：模型優化、部署與未來展望（第19-22章） 本部分關注從實驗室原型到生産環境部署的關鍵技術和未來研究方嚮。 第19章：知識蒸餾與量化。 詳細介紹瞭如何將大型“教師”模型的知識轉移給小型“學生”模型，以及模型量化（如INT8）如何顯著減少模型體積和推理延遲，同時最小化精度損失。 第20章：高效微調策略。 聚焦於參數高效微調（PEFT）技術，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix Tuning，分析它們在保持核心模型權重不變的情況下，如何實現對特定任務的快速適應。 第21章：模型的可解釋性（XAI）挑戰。 探討瞭當前用於理解黑箱模型的工具，如Grad-CAM、Attention Rollout等，並分析瞭它們在深度網絡診斷中的局限性。 第22章：生成模型的新邊疆。 展望擴散模型（Diffusion Models）在圖像生成領域之外，如音頻閤成和3D建模中的應用潛力，以及它們與傳統Transformer架構的潛在融閤路徑。 讀者對象 具備紮實機器學習基礎的博士研究生和碩士研究生。 在AI研究院、科技公司從事模型研發和算法優化的資深工程師。 希望係統性更新知識體係，從CNN/RNN時代過渡到Transformer時代的領域技術人員。 本書的深度和廣度確保瞭它不僅是一本技術手冊，更是一部記錄深度學習架構革命進程的權威參考。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛入手一本名為《人物動態1000例》的書，書名聽起來就充滿實用性，據說裏麵收錄瞭大量的動態人物速寫和參考素材，這對於我這種一直在繪畫道路上摸索，尤其是在人物動態錶現上總是覺得力不從心的人來說，簡直是雪中送炭。我拿到書後迫不及待地翻閱，雖然還沒來得及深入研究，但初步的感受就已經讓我非常興奮。書中的圖例非常豐富，涵蓋瞭各種年齡、性彆、體型的人物，從行走、奔跑、跳躍等基礎動作，到一些更復雜的姿勢，比如打鬥、舞蹈、甚至一些情緒化的肢體錶達，都描繪得淋灕盡緻。更重要的是，這些動態不僅僅是靜態的 poses，而是充滿瞭生命的張力和運動的軌跡，仿佛能感受到人物在畫麵中真實的呼吸和律動。我特彆喜歡其中一些側重於分解動作的圖例，它們將復雜的動態拆解成幾個關鍵的姿態，非常有助於我理解身體的重心轉移、關節的彎麯程度以及肌肉的拉伸變化。這本書的印刷質量也相當不錯，紙張厚實，色彩還原度高，即使是細節的部分也能清晰地展現齣來，這對於我這種需要仔細觀察學習的讀者來說，是非常重要的。我感覺這本書的編排也非常用心，不會顯得雜亂無章，而是循序漸進，從易到難，讓我能夠逐步掌握其中的技巧。我非常期待通過這本書的學習，能夠顯著提升我的人物動態描繪能力，讓我的畫作更具生命力和感染力。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我真的可以說是“久旱逢甘霖”。作為一個一直以來都對人物繪畫情有獨鍾，但又深陷於“人體僵硬癥”的初學者，我嘗試過各種方法，也購買瞭不少繪畫教程，但總感覺隔靴搔癢，無法真正抓住人物動態的精髓。直到我遇到瞭《人物動態1000例》，我纔真正看到瞭希望的曙光。這本書的強大之處在於其內容的廣度和深度。它不僅僅是簡單地羅列一些人物姿勢，而是深入剖析瞭人體在不同動態下的骨骼、肌肉、以及重心變化。我尤其欣賞書中對運動軌跡的強調，很多圖例都標注瞭非常清晰的運動方嚮和力度，這讓我能夠更好地理解身體是如何在運動中保持平衡和協調的。書中的示例非常多樣化，涵蓋瞭各種生活場景和運動狀態，從日常的站立、坐臥，到激烈的體育運動，再到充滿戲劇性的肢體衝突，幾乎囊括瞭你能想到的所有動態錶現。而且，書中的繪製風格也多種多樣，既有嚴謹寫實的，也有更偏嚮寫意的，這讓我能夠從不同的角度去理解和學習。每一頁都仿佛是一個寶藏，我每次翻閱都能發現新的亮點和值得學習的地方。我敢肯定，隻要我能堅持認真研讀這本書，我的繪畫能力一定會有一個質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《人物動態1000例》這本書時，我簡直不敢相信我的眼睛。作為一名一直在繪畫領域努力鑽研的愛好者，尤其是在人物動態的刻畫上，我一直感到瓶頸，無論怎麼努力，筆下的人物總顯得有些僵硬，缺乏那種靈動的感覺。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。它的內容之豐富，遠超我的想象。書中的每一頁都充斥著各種各樣的人物動態，從最基礎的站姿、行走，到復雜的跳躍、打鬥，再到一些充滿情感張力的肢體語言，應有盡有。最讓我驚喜的是，它不僅僅是簡單的靜態圖例，而是充滿瞭運動的韻律和生命的氣息。很多圖例都清晰地展現瞭人物在運動中的重心變化、肌肉的拉伸與收縮，以及身體各部位的聯動關係。這對於我理解人體在動態中的力學原理非常有幫助。我非常喜歡書中對一些關鍵動作的細緻描繪，例如一個奔跑的瞬間，它能精準地捕捉到身體騰空、蹬地、以及肌肉綳緊的細節，讓我能夠深入地理解運動的本質。這本書的印刷質量也非常齣色，色彩飽滿，綫條清晰，即使是細微之處也能看得一清二楚，這對於我這種需要反復觀察學習的讀者來說，簡直是完美的體驗。我迫不及待地想要將書中的知識融會貫通，讓我的繪畫作品充滿活力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《人物動態1000例》的時候，我並沒有抱太大的期望。市麵上這類書籍實在太多瞭，很多都是韆篇一律，缺乏新意。但是，當我翻開第一頁，我就被震撼瞭。這絕對不是一本普通的“素材堆砌”的書。首先，這本書的選題角度就非常精準，它關注的“動態”不僅僅是錶麵的姿勢，而是深入到瞭人物動作背後的力量感、節奏感和情緒錶達。書中的每一個例圖，都仿佛在講述一個故事，傳遞著人物此刻的心情和狀態。我特彆喜歡書中對一些復雜動作的分解，比如一個跳躍落地瞬間的身體姿態，它會從幾個關鍵的節點來解析，讓我能清晰地看到身體的重心轉移和力量的傳遞過程。這對於我這種經常在畫人物動態時感覺“斷層”的人來說，簡直是福音。而且，書中的圖例選擇也非常有品味，既有大眾熟知的經典動作，也有一些非常獨特且富有錶現力的瞬間。書的排版設計也非常人性化，每一頁的布局都十分閤理，不會讓眼睛感到疲勞，而且信息量適中，不會讓人覺得信息過載。我感覺這本書更像是一位經驗豐富的老畫傢在手把手地教你如何觀察和錶現人物的動態，而不是冷冰冰的圖集。

評分☆☆☆☆☆

對於《人物動態1000例》這本書，我隻能說，相見恨晚！作為一名曾經在人物動態錶現上屢屢碰壁的業餘畫者，我嘗試過無數的教程和參考資料，但總感覺離“畫活”人物還有很長一段距離。這本書的齣現，簡直就是對我多年摸索的一個完美總結和升華。它不是那種簡單的素材羅列，而是充滿瞭深度和思考。書中的每一幅圖例，都不僅僅是一個姿勢，更是一個故事，一種情緒，一種力量的體現。我尤其欣賞書中對人物動態的“分解”和“串聯”的展現方式，比如它會展示一個連續動作中的幾個關鍵幀，並解析每一個幀的身體變化和重心轉移，這讓我能夠清晰地理解整個動作的邏輯和流暢性。書中的示例涵蓋瞭極其廣泛的範圍，無論是生活化的場景，還是充滿戲劇性的運動，亦或是情感充沛的瞬間，都描繪得入木三分。而且，書中的繪製風格也非常多元化，既有寫實細膩的，也有寫意灑脫的，讓我可以從不同的角度去吸收和學習。我感覺這本書的編排邏輯也非常清晰，不是堆砌，而是有條理地引導讀者去理解和掌握人物動態的精髓。這本書帶給我的不僅僅是視覺上的享受，更是對繪畫理解上的質的提升。