[调色基础] 颜料混合理论 补充 快速入门

功利主义者的便捷通道 基本没有认知门槛
(因为放弃理解视觉机制 只知道怎么操作
(只会提一些 用于能让你相信理论正确性的依据
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目前业界使用的涂料颜色预测模型
主要基于Kubelka-Munk理论 (or 改进版模型
https://en.wikipedia.org/wiki/Kubelka-Munk_theory

简单来说 如果想要运用这套理论
需要 基于实际涂料 测量并计算得到的散射与吸收数据
寻常软件/App所储存的RGB数据 是不足以描述实际涂料的
所以 任何只使用这些三维数据的软件/App
都不可能准确预测实际涂料颜色 (包括Mixbox在内 / Mixbox 不准确

(比例数据错误 本质还是属于误导 / 甚至更有迷惑性
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涂料混合的本质是 光线的散射与吸收 (而不是"颜色"混合
是 需要高维空间才能描述的复杂过程 投射在三维色彩空间
而且 非常庆幸的是 虽然实际涂料很复杂
但是 投射出来的结果 是很有规律的
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基于合适的三维色彩空间 对这些规律进行总结
就得到了 能对Painter提供实践指导的 现代涂料混合/调色理论
牢牢记住即可 (不是创造 而是发现
具体规律 下篇 现代空间导航
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如果你之后把逃了的视觉机制课补上 并了解了传统理论 你会意识到
现代理论实际上宣扬 视觉上符合逻辑/所见即所得 (偶尔会有例外
而传统理论往往宣扬 成分MEME
即 看不到的成分差异 会对混合结果/路径产生剧烈影响
(对应Single-pigment的MEME