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このノードは、2つのレイヤのピクセル単位の内積を実行し、Monoレイヤを生成します。 内積は、各チャンネル値のコンポーネント単位の乗算を実行し、その結果の合計を格納します。
パラメータ ¶
Signature
ソースが受け入れるレイヤタイプ。
入力 ¶
a
内積の1番目のレイヤ。
b
内積の2番目のレイヤ。このレイヤは、チャンネル拡張ルールを使って1番目の入力に合うように拡張されます。
出力 ¶
dot
内積の結果を含んだMono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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線形ランプおよび放射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潰します。
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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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画像にストリーク(筋)を付けることで、モーションブラー効果を加えます。
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COPの集合体を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の四角形タイルを生成します。
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レイヤを2Dでトランスフォームさせます。
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レイヤを3Dでトランスフォームさせます。
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UVマップを生成します。
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それぞれの繋がった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合成します。