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このノードは、2枚のレイヤからベクトル外積を実行します。 外積は、互いに垂直な値が求めるので、たいていの場合は入力レイヤに符号付きベクトルが格納されている時に使用します。
入力 ¶
a
外積の1つ目の値のRGBレイヤ。
b
外積の2つ目の値のRGBレイヤ。
これを指定しなかった場合は、{0, 0, 1}が使用されます。
出力 ¶
cross
外積の結果が格納されたRGBレイヤ。
| See also |
Copernicusノード
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3D錯覚を与える画像を生成します。
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すべての入力レイヤの平均を取得します。
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2つのレイヤをブレンドします。
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ブロックの開始で、入力を格納します。
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ブロックの終了で、出力を宣言します。
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ブロックをコンパイルし、そのジオメトリ表現を生成します。
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レイヤにブラーを適用します。
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絞り形状で各ピクセルの色を広げることでBokeh効果を生成します。
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マスクから境界矩形を求めます。
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レイヤを明るくします。
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カメラの空間内にレイヤを作成します。
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レイヤのカメラプロパティを調整します。
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レイヤからチャンネルを抽出します。
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複数のMonoレイヤを1枚のマルチチャンネルレイヤに結合します。
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レイヤのチャンネルをMonoレイヤに分割します。
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マルチチャンネルレイヤ内のチャンネルを入れ替えます。
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交互に並んだチェック柄を生成します。
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様々な振動モードを表現した干渉パターンを生成します。
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色相、彩度、輝度の範囲に基づいて入力をキーイング(抜き出し)します。
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色収差を画像に追加します。
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入力レイヤをクランプ(制限)します。
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2つの法線マップをブレンドします。
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2枚のレイヤを比較してマスクを生成します。
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ピクセルを定数値に初期化します。
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入力レイヤをコンタクトシートに並べます。
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コントラストをレイヤに適用します。
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法線レイヤを符号付き法線やオフセット法線に変換します。
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レイヤを3×3カーネルで畳み込みます。
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レイヤを新しいサイズにクロップします。
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２枚のRGBレイヤに対して外積を実行します。
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Cryptomatteレイヤからマットを構築します。
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CyrptomatteからカバレッジとIDをアンパックします。
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カバレッジとオブジェクトハッシュをCryptomatteレイヤにパックします。
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入力レイヤのノイズを除去します。
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画像からホワイトノイズを除去します。
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X軸とY軸に沿ってソースレイヤの微分を計算します。
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レイヤを膨張または収縮させます。
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入力レイヤを歪ませます。
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2つのレイヤの内積を実行します。
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入力画像内のエッジを検出します。
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幅の異なるシルエットラインを検出します。
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幅の異なる自己遮蔽シルエットを検出します。
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幅の異なる折り目ラインを検出します。
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アイコナール方程式を解いて距離を計算します。
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色の範囲を伸縮させたりずらすことで、色を均一化します。
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メッセージ、警告、エラーを生成します。
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空っぽでない領域のエッジの色を使用して、画像の空っぽの領域を塗りつぶします。
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コントラストの急な変化を滑らかにします。
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ディスクから画像または動画を読み込みます。
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レイヤを定数値で塗りつぶします。
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レイヤを水平、垂直、対角線に反転させます。
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Type 1、TrueType、OpenTypeのフォントのテキストをレイヤ上にラスター化します。
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フラクタルノイズを生成します。
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3D位置からフラクタルノイズを生成します。
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数学関数をレイヤに適用します。
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ガンマ補正をレイヤに適用します。
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2Dボリュームをレイヤに変換します。
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輝度に基づいてグローを画像に追加します。
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カラーをRGB空間またはHSV空間に変換したり、HSVを修正します。
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各ピクセルを球体と見立て、その球体が隣接ピクセルのHeight値によってどの程度オクルード(遮蔽)されているかを求めます。
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Heightレイヤを法線レイヤに変換します。
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テクスチャをランダムにタイル化します。
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レイヤからヒストグラムを構築します。
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フィルタリングパラメータに基づいて、IDレイヤからマスクを生成します。
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IDレイヤをMonoレイヤに変換します。
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IDレイヤをRGBレイヤに変換します。
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ID値が変わるまでの距離から符号付き距離フィールドを計算します。
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画像内の不正なピクセルを検出し、それを修復またはハイライトします。
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サブネットワークの入力を取得します。
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レイヤを反転させます。
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このノードに接続されている入力を使用して、ブロックを実行します。
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ジュリア集合を計算してフラクタルを作成します。
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絵画のようなエフェクトを生成するKuwaharaフィルタを適用します。
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レイヤを生成します。
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レイヤ上にユーザ定義メタデータを追加または編集します。
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レイヤの基本的なメタデータを編集します。
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レイヤを2Dボリュームに変換します。
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ライト方向と法線を指定してレイヤを照明します。
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参照カメラに合うようにレイヤをトランスフォームさせます。
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中央値フィルタを画像に適用します。
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任意の数の平面に基づいて画像をミラー化します。
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レイヤをMonoに変換します。
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MonoレイヤをIDレイヤに変換します。
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MonoレイヤをRGBレイヤに変換します。
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MonoレイヤをRGBAレイヤに変換します。
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Monoレイヤの等高線レベルから符号付き距離フィールドを計算します。
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入力を出力に通過させます。
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OCIOトランスフォームを使用して、カラー空間を変換します。
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ONNX機械学習モデルからの推論を適用します。
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レイヤに対してOpenCLカーネルを実行します。
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サブネットワークの出力を収集します。
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極座標ピクセルをデカルト座標ピクセルに変換します。
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ポジションマップを生成します。
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レイヤの累積和を計算します。
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RGBAレイヤを事前乗算または事前乗算解除します。
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ジオメトリにプレビューマテリアルを適用します。
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レイヤをターゲットレイヤに投影します。
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入力データを離散的ステップに量子化します。
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RBGレイヤをRGBAに変換します。
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RGBレイヤをUVレイヤとMonoレイヤに分割します。
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RGBAレイヤをRGBに変換します。
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RGBAレイヤを2つのUVレイヤに分割します。
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COPネットワークの出力をディスクに書き出します。
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線形的および放射状のランプを生成します。
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ランダムな値を持つMonoレイヤを作成します。
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ランダムなカラーを持つRGBレイヤを作成します。
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ジオメトリをレイヤにラスタライズします。
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レイヤを、別のレイヤのカメラにラスタライズします。
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Rasterize Geometry COP用のジオメトリを準備します。
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レイヤをリマップします。
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幅、高さ、ピクセルサイズを変更して、画像スケーリングを実行します。
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Mono SDFレイヤの値を修正します。
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2つのMono SDFレイヤを組み合わせます。
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選択した形状の2D符号付き距離フィールドを作成します。
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SDFフィールドをMono画像レイヤに変換します。
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SDFフィールドをRGBカラーレイヤに変換します。
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SOPジオメトリをCopernicusに取り込みます。
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レイヤを繋がったコンポーネントに分割します。
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Monoレイヤを、同じような値の帯域に分割します。
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複数の画像入力をブレンド係数でブレンドします。
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Solarisビューポートからライブレイヤをインポートします。
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高さレイヤを方向レイヤに変換します。
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レイヤの領域を滑らかに塗りつぶします。
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ポイント位置からレイヤにスタンプ(入れ込み)します。
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入力レイヤの平均値、最大値、最小値を出力します。
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各ID島の統計情報を計算します。
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モーションブラー効果を追加することで、画像に筋をつけます。
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COPの集まりを1つのノードに整理するために使用します。
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入力レイヤを選択します。
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接続されているものに基づいて入力を選択します。
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入力のタイプによって出力レイヤを選択します。
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テクスチャパターン用に四角形のタイルを生成します。
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2Dでレイヤをトランスフォームします。
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3Dでレイヤをトランスフォームします。
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UVマップを生成します。
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それぞれの接続されたID島のUVマップを作成します。
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UVレイヤを使用して入力レイヤをサンプリングします。
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2D空間でUVレイヤの値をトランスフォームします。
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デカルト座標ピクセルを極座標ピクセルに変換します。
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UVレイヤとMonoレイヤを結合してRGBレイヤを作成します。
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2つのUVレイヤを結合してRGBAレイヤを作成します。
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3D空間でRGBレイヤの値をトランスフォームします。
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2つの画像間でワイプトランジションを実行します。
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Worleyノイズを生成します。
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3D位置からWorleyノイズを生成します。
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VEXスニペットを実行して、レイヤの値を修正します。
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2つのレイヤを深度でコンポジットします。