// Error: line 1: XGen: Candidate guides have not been associated!
Maya xgen 报错// Error: line 1: XGen: Candidate guides have not been associated!
复制下面粘贴到Maya脚本管理器python运行:
import maya.cmds as cmds
def connect_xgen_guides():guide_nodes = cmds.ls(type='xgmMakeGuide')for node in guide_nodes:downstream_nodes = cmds.listConnections(node, destination=True)if not downstream_nodes:continuedownstream_node = downstream_nodes[0]cmds.connectAttr(node + '.outputMesh', downstream_node + '.inputMesh', force=True)print('Connected', node + '.outputMesh', 'to', downstream_node + '.inputMesh')cmds.connectAttr(node + '.toGuide', downstream_node + '.toMakeGuide', force=True)print('Connected', node + '.toGuide', 'to', downstream_node + '.toMakeGuide')
connect_xgen_guides()
问题描述
-
错误信息:
Candidate guides have not been associated。 -
现象:用户在重新生成头发时遇到此错误,但眉毛部分工作正常。
-
背景:用户尝试了论坛上的解决方案但未成功,且没有头发的备份文件。
可能的原因
-
节点连接丢失:XGen 的引导线(guides)与生成系统之间的连接可能丢失或损坏。
-
文件损坏:场景文件可能在保存或加载过程中损坏。
-
缓存问题:XGen 缓存文件可能损坏或未正确加载。
-
脚本或插件冲突:某些脚本或插件可能干扰了 XGen 的正常工作。
解决方案
1. 使用脚本修复节点连接
用户 Status-Mammoth6983 提供了一个 Python 脚本,用于修复 XGen 引导线节点之间的连接问题。该脚本的作用是重新连接 xgmMakeGuide 节点的输出到下游节点。
// Error: line 1: XGen: Candidate guides have not been associated!_哔哩哔哩_bilibili
相关文章:
// Error: line 1: XGen: Candidate guides have not been associated!
Maya xgen 报错// Error: line 1: XGen: Candidate guides have not been associated! 复制下面粘贴到Maya脚本管理器python运行: import maya.cmds as cmds def connect_xgen_guides():guide_nodes cmds.ls(typexgmMakeGuide)for node in guide_nodes:downstream…...
第21篇 基于ARM A9处理器用汇编语言实现中断<三>
Q:怎样编写ARM A9处理器汇编语言代码配置按键端口产生中断? A:使用Intel Monitor Program创建中断程序时,Linker Section Presets下拉菜单中需选择Exceptions。主程序在.vectors代码段为ARM处理器设置异常向量表,在…...
mac homebrew配置使用
本文介绍mac上homebrew工具的安装、配置过程。homebrew功能类似于centos的yum,用于软件包的管理,使用上有命令的差异。 本次配置过程使用mac,看官方文档,在linux上也可以用,但我没试过,有兴趣的同学可以试试…...
慧集通(DataLinkX)iPaaS集成平台-业务建模之业务对象(三)
4.搜索配置 搜索配置是用于该业务对象发布后被其它业务对象的搜索组件调用时界面显示内容以及对应查询条件的配置;当我们选择一条业务对象然后点击功能按钮【搜索配置】,则进入业务对象的搜索配置维护界面。 在搜索配置的维护界面我们可以维护该业务对象…...
【redis初阶】环境搭建
目录 一、Ubuntu 安装 redis 二、Centos7 安装 redis 三、Centos8 安装 redis 四、redis客户端介绍 redis学习🥳 一、Ubuntu 安装 redis 使用 apt 安装 apt install redis -y 查看redis版本 redis-server --version 支持远程连接…...
salesforce sandbox的用户如何重置密码
在 Salesforce Sandbox 环境中,用户可以通过以下步骤重置密码: 方法 1:通过用户界面重置密码 登录到 Sandbox 环境: 打开 Sandbox 环境的 URL,通常形如 https://test.salesforce.com。输入用户名和密码。如果忘记密码&…...
做一个 简单的Django 《股票自选助手》显示 用akshare 库(A股数据获取)
图: 股票自选助手 这是一个基于 Django 开发的 A 股自选股票信息查看系统。系统使用 akshare 库获取实时股票数据,支持添加、删除和更新股票信息。 功能特点 支持添加自选股票实时显示股票价格和涨跌幅一键更新所有股票数据支持删除不需要的股票使用中…...
01、kafka知识点综合
kafka是一个优秀大吞吐消息队列,下面我就从实用的角度来讲讲kafka中,“kafka为何有大吞吐的机制”,“数据不丢失问题”,“精准一次消费问题” 01、kafka的架构组织和运行原理 kafka集群各个节点的名称叫broker,因为kaf…...
怎么用python写个唤醒睡眠电脑的脚本?
环境: win10 python3.12 问题描述: 怎么用python写个唤醒睡眠电脑的脚本? 解决方案: 1.唤醒处于睡眠状态的电脑通常不是通过编程直接实现的,而是依赖于硬件和操作系统提供的特性。对于Windows系统,可…...
【Linux】Linux开发:GDB调试器与Git版本控制工具指南
Linux相关知识点可以通过点击以下链接进行学习一起加油!初识指令指令进阶权限管理yum包管理与vim编辑器GCC/G编译器make与Makefile自动化构建 在 Linux 开发中,GDB 调试器和 Git 版本控制工具是开发者必备的利器。GDB 帮助快速定位代码问题,G…...
Git 的引用规格(refspec)语法
目录 引用规格语法格式常见用法强制 -f 和 的区别git fetch origin remote-branch:local-branch 和 git push origin local-branch:remote-branch 区别 引用规格语法格式 格式如下:[]<src>:<dst> 常见用法 # fetch git fetch origin <remote-bra…...
反转链表题目
文章目录 反转链表题目链接:[在线OJ](https://leetcode.cn/problems/reverse-linked-list/description/)题目详解思路1:思路1算法复杂度 思路2代码实现思路2算法复杂度 结语 欢迎大家来到我的博客,给生活来点impetus 让我们进入《题海探骊》…...
LED灯按键调光芯片、PWM调光IC、发光灯控制调光芯片
按键调光芯片,特别是LED灯使用PWM调光的芯片IC,是一种用于控制LED灯具亮度的集成电路,常用于台灯、壁灯、吊灯等照明设备中。这种芯片通过脉冲宽度调制(PWM)技术来调节LED的亮度,可以实现从最亮到最暗的平滑…...
Android Room 报错:too many SQL variables (code 1 SQLITE_ERROR) 原因及解决方法
报错信息: android.database.sqlite.SQLiteException: too many SQL variables (code 1 SQLITE_ERROR): while compiling: SELECT * FROM points WHERE id IN (?,?,?,...,?,?,?)SQLiteException: too many SQL variables 通常是由于一次查询或插入的 SQL 语句…...
USA-Entrepreneur-20240708-Business/Unusual
How to Get More Attention You can’t run a great business if you can’t capture people’s attention, says Gary Vaynerchuk. “如果你无法吸引人们的注意力,你就不能经营一家伟大的企业。”——Gary VaynerchukGary Vaynerchuk是一位知名的企业家、作家和公…...
AI算法在目标锁定跟踪领域的利与弊!
AI目标锁定与制导的优点 提高精度和效率: AI算法能够快速准确地分析大量数据,从而改进目标识别和跟踪,提高打击或投放的准确性和效率。 通过深度学习模型,AI可以识别图像中的特征并判断是否存在目标,进一步提取目标…...
移远BC28_opencpu方案_pin脚分配
先上图,BC28模块的pin脚如图所示: 下面看看GPIO的复用管脚 然后我自己整理了一份完整的pin功能列表...
初学stm32 --- II2C_AT24C02,向EEPROM中读写数据
目录 IIC总线协议介绍 IIC总线结构图 IIC协议时序 1. ACK(Acknowledge) 2. NACK(Not Acknowledge) IO口模拟II2C协议 发送起始信号: 发送停止信号: 检测应答信号: 发送应答信号&#x…...
动态规划汇总1
1.动态规划 动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。 所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点就区分于贪心,…...
【计算机网络】lab5 ARP协议
🌈 个人主页:十二月的猫-CSDN博客 🔥 系列专栏: 🏀计算机网络_十二月的猫的博客-CSDN博客 💪🏻 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光 目录 1. 前言 2.…...
浅谈 React Hooks
React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API,用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性(例如生命周期方法、context 等)。Hooks 通过简洁的函数接口,解决了状态与 UI 的高度解耦,通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...
web vue 项目 Docker化部署
Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段: 构建阶段(Build Stage):…...
OpenLayers 可视化之热力图
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 热力图(Heatmap)又叫热点图,是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...
Java 语言特性(面试系列1)
一、面向对象编程 1. 封装(Encapsulation) 定义:将数据(属性)和操作数据的方法绑定在一起,通过访问控制符(private、protected、public)隐藏内部实现细节。示例: public …...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院挂号小程序
一、开发准备 环境搭建: 安装DevEco Studio 3.0或更高版本配置HarmonyOS SDK申请开发者账号 项目创建: File > New > Create Project > Application (选择"Empty Ability") 二、核心功能实现 1. 医院科室展示 /…...
spring:实例工厂方法获取bean
spring处理使用静态工厂方法获取bean实例,也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下: 定义实例工厂类(Java代码),定义实例工厂(xml),定义调用实例工厂ÿ…...
ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud,主要用于支持数据的抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)过程。提供了一个简洁直观的界面,以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...
LLM基础1_语言模型如何处理文本
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器" torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器 理解词嵌入:给词语画"…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...
