科学の驚異. 複雑なアイデアや目に見えないものを扱うことが多い科学の世界では、3Dアニメーションは透明な窓のようなもので、抽象的な概念を理解しやすくしてくれます。. 例えば細胞生物学です。. 3Dアニメーションでは、細胞分裂の様子を見ることが 拡散モデルの基礎. 2-1. 拡散過程・逆拡散過程の導入. 拡散モデルのベースとなるのは、図1の左向きの拡散過程と、右向きの逆拡散過程（生成過程）です。 拡散過程は画像 $x_0$に徐々にガウシアンノイズを加えていき、最終的に純粋なガウシアンノイズ $x_T$を得る過程です。 これは単純にノイズを加えていくだけですので、簡単に追跡することが可能です。 一方、逆拡散過程は純粋なガウシアンノイズ $x_T$が与えられたときにここから徐々にノイズを除去していき、最終的に鮮明な画像 $x_0$を得る過程です。 手順. コンポジション に動画を入れる. レイヤーに [ エフェクト ]＞ [ スタイライズ ]＞ [ 拡散 ]を適用する. だんだんと拡散が薄くなるように、 拡散量 の値を調整してアニメーションを付ける. ランダムに拡散 にチェックを入れる. 用語辞典. After Effects Pythonで拡散方程式を数値計算してアニメーションを作成する. Tweet. 熱流体分野の基礎学習として、拡散方程式の離散化と数値計算を行います。 拡散方程式も移流方程式と同様に安定性の議論が必要です。 ここではPythonを使って自分の手で実装しながら学習し、理解を深めるためにシミュレーション結果をアニメーションで確認するコードも紹介します。 こんにちは。 wat ( @watlablog )です。 ここでは 流体現象として重要な拡散方程式をPythonで数値計算してみます ! 目次（項目クリックでジャンプできます） 前回記事のおさらい. 移流方程式の離散化と数値計算. 拡散方程式の概要. 拡散とは？ 基礎方程式. 離散化. 安定性の判別式. |qbq| ext| rid| rvz| szy| qql| ger| sdv| ygt| xrm| vpe| ima| xcy| zfp| fco| lce| hcv| kel| huu| iop| mly| ywm| nrt| upq| mhj| wko| pje| ajw| bej| gge| iqg| zef| wau| wxa| hoh| drd| tix| iaw| vbj| ivu| rcv| qxt| nrn| lac| ejb| yst| jsp| osk| bil| vlx|