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【AI工作流】原画建筑流程演示

我知道要动很多培训班的蛋糕了 来吧 你们的冷嘲热讽 你们的无尽的谩骂 来吧 我准备好了 向我开炮！ ———————————————————————————————————————————— 单体建筑设计是培训班常用的一个教学内容，它是利用这个单体建筑来练你的设计能力和表达能力 本视频演示了平时在原画工作中单体建筑的设计和拆分内容，也可以是利用到你在培训班环节 虽然说培训班的不只是做一个单体建筑出张图而已。 但是代替他培训班老师那种单一的，成套路体系下的思路，那AI工具是可以大有可为的 这个视频就是展示的这部分。

小小身躯，大大能量 ，Qwen3-30B本机部署教程来啦！

谁说大模型只能上服务器？这次手把手教你把Qwen3-30B大模型「搬回家」，本地部署安排上。从环境配置到模型下载，再到推理实测，全程无坑指南来了～无论你是AI小白还是技术党，都能轻松上手！🚀

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音乐人真要失业了！AI已实现一键自动编曲并导出高清分轨

PS又发力了！最强AI溶图工具来了，完美融合光影【设计原来如此】

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Locomotion and Reconfiguration Autonomy for Spherical Freeform Modular Robots

Authors: Yuxiao Tu, Guanqi Liang, Di Wu, Xinzhuo Li, Tin Lun Lam Corresponding author: Tin Lun Lam (Email: tllam@cuhk.edu.cn; Website: https://freeformrobotics.org/tllam ) Published in: International Journal of Robotics Research (Accepted) Paper: (To be available) Freeform Robotics: https://freeformrobotics.org Title: Locomotion and Self-reconfiguration Autonomy for Spherical Freeform Modular Robots Abstract: Modular robotic systems consist of multiple repeated modules capable of transforming into various configurations. Matching these configurations to a library enables efficient automation, even with high degrees of freedom and strict motion constraints. Prior work has automated cube-based modular robots by mapping predefined gait sequences to module controllers. However, due to limited control accuracy and docking misalignment tolerance, such methods struggle with robust 3D self-reconfiguration without external sensors. Freeform modular robots, featuring continuous spherical joint connections and no fixed-point connectors, offer greater misalignment tolerance and environmental adaptability. Yet, their redundant degrees of freedom and incompatible reconfiguration approaches make existing library-based systems unsuitable. This article proposes a novel autonomy framework for locomotion and self-reconfiguration of spherical freeform modular robots. Module connections are modeled as either spherical joints or parallel robots using a unified skeletal kinematics approach. Target configurations are achieved via iterative inverse kinematics and command translation. A library with interfaces for design tools defines behaviors and feasible kinematic transitions. Executable behaviors are efficiently retrieved using a configuration matching and mapping algorithm. The system is validated on the FreeSN platform with up to 18 modules and 48 joint motors, laying the groundwork for advanced planning and control in freeform modular robotics.

为什么要统计代码AI生成比例？

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