当前位置:首页 > AI前沿 > 正文内容

超简单!跟我学ai渐变配色操作方法

admin5天前AI前沿12

超简单!跟我学ai渐变配色操作方法

在制作海报时,我们常常需要挑选合适的背景色,一个高端的背景色能显著提升海报的整体质感。要想打造出这样的高级背景,关键在于掌握AI的渐变配色技巧。今天,我将向大家详细讲解AI渐变配色的具体操作步骤,具体内容请见下文,希望大家能够认真学习哦!

首先启动AI软件超简单!跟我学ai渐变配色操作方法,勾勒出一个圆形,接着点击【窗口】菜单中的【渐变】选项,对【渐变】的相关参数进行调整并观察其效果,具体操作步骤可参照下方的图示。

超简单!跟我学ai渐变配色操作方法 第1张

接下来,需绘制一个圆角矩形,并确保关闭描边功能。随后,切换至渐变工具,并利用Shift键进行颜色吸取以调整渐变效果。在此过程中,别忘了添加文字内容,具体操作步骤可参考下图。

超简单!跟我学ai渐变配色操作方法 第2张

绘制一个矩形,对它实施线性渐变处理,接着再绘制另一个矩形,并将渐变类型更改为径向,然后对参数进行调整以进行对比观察ai颜色渐变如何左右滑动控制角度ai颜色渐变如何左右滑动控制角度,具体效果可参照下图。

超简单!跟我学ai渐变配色操作方法 第3张

绘制矩形图形后,运用【网格工具】来绘制网格线,接着选取网格的一部分,并利用【I】吸管工具吸取所需素材的颜色,具体操作如图所示。

超简单!跟我学ai渐变配色操作方法 第4张

最终,对网格的锚点进行位置上的调整,运用【I】吸管工具吸取素材中的颜色来精细描绘细节,绘制工作就此结束超简单!跟我学ai渐变配色操作方法,具体效果请参照下方的图示。

超简单!跟我学ai渐变配色操作方法 第5张

以上所述的五项操作流程便是AI渐变配色的详细步骤,大家只需依照这些步骤进行学习,便能够掌握相关技能;课余时间多加练习ai颜色渐变如何左右滑动控制角度,更能使掌握更加扎实。

本文采用了以下硬件配置:联想品牌的小新Air15型号笔记本;操作系统为 10;同时使用的软件版本是Adobe Cloud 2018。

加入微信交流群:************ ,请猛戳这里→点击入群

扫描二维码推送至手机访问。

版权声明:本文由智潮脉搏发布,如需转载请注明出处。

本文链接:https://zcmobo.com/post/3033.html

分享给朋友:

“超简单!跟我学ai渐变配色操作方法” 的相关文章

真人秀剧本曝光

真人秀剧本曝光

在当今的娱乐界,真人秀节目可谓是如雨后春笋般蓬勃发展,成为了观众们茶余饭后的热门话题。近年来,越来越多的真人秀节目被指剧本痕迹太重,这一现象引发了广泛的争议和讨论。真人秀节目以其真实记录参与者生活和情感的特点,吸引了大量观众的关注。观众们希望通过这些节目看到真实的人性、情感的碰撞以及生活的百态。当一...

CVPR 亮点:基于强化学习的物体动态跟踪技术创新​

在计算机视觉领域的顶级会议 CVPR 中,一项引人瞩目的亮点技术——基于强化学习的物体动态跟踪技术,正引起广泛的关注和热议。这项创新技术为物体动态跟踪领域带来了全新的思路和方法,有望在众多实际应用中发挥重要作用。强化学习作为一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法,在物体动态跟踪中展现出了巨大...

大模型研究前沿:如何利用迁移学习减少训练成本​

大模型研究前沿:如何利用迁移学习减少训练成本​

在当今的人工智能领域,训练大型语言模型需要耗费大量的计算资源和时间,这使得训练成本成为了一个重要的问题。迁移学习作为一种有效的机器学习技术,为减少训练成本提供了新的思路和方法。本文将介绍迁移学习的基本概念、原理和应用,并探讨如何利用迁移学习来减少训练大型语言模型的成本。一、迁移学习的基本概念迁移学习...

深度学习最新突破:对抗训练提升模型鲁棒性新策略​

深度学习最新突破:对抗训练提升模型鲁棒性新策略​

在深度学习领域,模型的鲁棒性一直是研究的重要方向。传统的深度学习模型在面对对抗样本时往往表现出脆弱性,即微小的扰动就能导致模型预测结果的大幅变化。近期的研究取得了重要突破,对抗训练成为提升模型鲁棒性的新策略。对抗训练的基本思想是在训练过程中引入对抗样本,让模型学习如何抵抗这些对抗样本的攻击。对抗样本...

深度学习进展:改进型卷积神经网络提升图像识别精度​

在当今的科技领域,深度学习正以惊人的速度发展,其中卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别领域取得了举世瞩目的成就。近年来,研究人员不断对卷积神经网络进行改进和优化,进一步提升了图像识别的精度,为各种实际应用带来了巨大的突破。...

机器学习算法革新:用于推荐系统的协同过滤算法优化​

机器学习算法革新:用于推荐系统的协同过滤算法优化在当今数字化时代,推荐系统已成为互联网平台的重要组成部分,它能够根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的推荐内容,极大地提升了用户体验和平台的活跃度。而协同过滤算法作为推荐系统中最常用的算法之一,在过去几十年中得到了广泛的研究和应用。随着数据规模的...