ai插画教程浮空都市插画制作教程

1、打开PS新建画布大小为16001200PX,分辨率72,填充颜色任意

2、打开AI新建画布,大小建议和PS中画布大小一致,直接利用形状工具六边形绘制形状。

3、接下来重头戏来了。选中三角形点击效果-3D-凸出和斜角。

4、设置则会得到需要的图形。

5、接下来点击对象-扩展外观,然后在图像上右键取消编组,全选复制至PS中粘贴为形状图层,刚粘贴完发现是一个颜色,这时候使用锚点工具(快捷键A),选中各个面的锚点分别摁快捷键Ctrl+shift+J提取,各个面就会分离,接下来就可以分别上色。

6、接下来开始绘制道路、山峰、和漂浮的云朵、和太阳。

7、道路的绘制首先绘制一个各个夹角约60°参考线作为透视统一标准,道路如下图绘制,如有其它小元素统一按照辅助线透视绘制。

8、路标也是同一个道理。

9、山峰的绘制没什么难度直接勾画即可(最好分个亮面暗面,山顶有雪使用剪切蒙版即可)。

10、云朵的绘制和太阳的绘制主要还是透视的问题,这一步我使用AI来进行解决。AI中太阳的绘制非常简单,直接画圆,运行效果-3D-凸出和斜角。

11、云朵的绘制一样的道理,按照上图步骤直接绘制图形,运行效果-3D-凸出和斜角。运行的结果粘贴到PS中,如需调整方向水平翻转即可。

12、接下来是插画的各个细节部件的绘制,将分别展示各个部件,复杂的适当讲解。

13、人物的绘制(这个很简单稍微费点时间,配色自己把握)。

14、车辆的绘制(这个也很简单,费点时间,不过需要按照透视来,透视拿捏不准的可以按照上面步骤中的参考线绘制)。

15、树木的绘制(树木有很多种,大家可以多多尝试,我的树木是再AI中绘制形状执行3D来进行)。

16、其余形状绘制(剩下的都很简单,也可不必按照我绘制的形状,自定义也可)。

17、在颜色上做最后的调整,在这里我确定了一个主光源。(在此建议各位要敢于尝试调试出各种色样优秀的配色)。

18、绘制一个美美哒背景就完成喽~

我们都知道,现在很多Banner广告等都会采用25D等距插画来进行绘制,这种插画看起来十分舒服,并且能够根据设计师的技巧来进行各种搭配,下面教你如何用AI来绘制25D插画。

工具/材料

Adobeillustrator

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打开电脑中的AI软件,按ctrl+n新建一张画布,画布的高宽随意。

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创建完成之后,我们在左侧工具栏中选择“矩形工具”,以25D矩形绘制为例。

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选择矩形工具之后,在画布中绘制一个矩形,按住shift可绘制正方形。

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矩形绘制完成之后,在上方选项中点击“效果-3D-凸出和斜角”

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进入3D面板,在位置选项中我们能够看到多种可进行选择的角度,一般来说我们都是选择等角,上下左右根据需求来选择。

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例如我们选择等角-上方,选择之后勾选预览即可查看效果,调整凸出厚度,点击“确定”即可。

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确定之后我们就快速绘制了一个25D基础形状,这个时候要进行扩展,选择“对象-扩展外观”

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扩展外观之后,右键点击形状,点击“取消编组”,一直取消到没有编组存在即可。

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编组完全取消之后,我们就能够针对形状的不同面进行调整处理,然后根据自己的想象,利用基础25D形状就能够来组合了。

AI插画可以这样做:

首先打开桌面上的AI,点击新建,接着点击图稿和插图,选择画布大小,点击创建,右键点击矩形工具,选择椭圆工具,按住SHIFT键拖动鼠标,可以画出一个正圆形,点击填色,在拾色器下选择**,点击确定;

选择钢笔工具,创建一个锚点,拖动出一个弧形,在右侧的外观设置下,更改描边宽度,选中刚刚创建的弧形,复制并粘贴,挪动到合适位置,再次复制出一个弧形,移动并旋转为开口向上,一个笑脸插画就做好了。

AI格式文件是Adobe公司发布的Adobellustrator制作生成的矢量图文件。它的优点是占用硬盘空间小,打开速度快,方便格式转换专用文件矢量软件ilustrator格式。一般的看图软件都打不开ai文件,所以我们要下载专业软件去打开。

后辍为AI的文件是illustrator软(在广告、印刷包装方面使用的软件)制作的矢量图文件,而矢量图的优点是如何放大图像都不会产生马塞克现象,即不会虚。因此,AI文件不会在图像放大的情况下产生马赛克。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

研究方法

如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是：是否应从心理或神经方面模拟人工智能或者像鸟类生物学对于航空工程一样，人类生物学对于人工智能研究是没有关系的？智能行为能否用简单的原则（如逻辑或优化）来描述？还是必须解决大量完全无关的问题？

智能是否可以使用高级符号表达，如词和想法？还是需要“子符号”的处理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETIC INTELLIGENCE，[29]这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。

大脑模拟

主条目：控制论和计算神经科学

20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如W GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协会会议直到1960， 大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。

符号处理

主条目：GOFAI

当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学， 斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHN HAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。[33] 60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。[34] 60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。

认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学， 运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示， 智能规划和机器学习 致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学“反逻辑”斯坦福大学的研究者 (如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。ROGER SCHANK 描述他们的“反逻辑”方法为 "SCRUFFY" 常识知识库 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革命”促成专家系统的开发与计划，这是第一个成功的人工智能软件形式。“知识革命”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。

子符号法

80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。

自下而上， 接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神经网络和联结主义 这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。

统计学法

90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUART J RUSSELL和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。

集成方法

智能AGENT范式智能AGENT是一个会感知环境并作出行动以达致目标的系统。最简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被广泛接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统 ，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI 和最高级别的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

智能模拟

机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。

学科范畴

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

涉及学科

哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

研究范畴

语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

安全问题

人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部**中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。

实现方法

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。