当我使用TTF_RenderUTF8_Blended呈现我的文本时，我在屏幕上获得了一个实心矩形。颜色取决于我选择的那个，在我的例子中，矩形是红色的。我的问题我错过了什么？似乎我没有从使用SDL_DisplayFormatAlpha(TTF_RenderUTF8_Blended(...))生成的表面获得正确的Alpha值，还是我？有人认识或知道这个问题吗？附加信息如果我使用TTF_RenderUTF8_Solid或TTF_RenderUTF8_Shaded，文本会正确绘制，但当然不会混合。我还在屏幕上绘制其他纹理，所以我最后绘制文本以确保混合会考虑到当前表面。编辑:SDL_Colorg
我想在具有给定alphachannel的SDL_Surface上呈现抗锯齿字符串。我发现可以渲染:具有字符串呈现方法的Blended变体的抗锯齿字符串(即:TTR_RenderText_Blended)。但是我不能让它透明。使用Shaded方法的抗锯齿字符串。但是有一个坚实的背景。可以将背景和绘制的字符串设为透明，但纯色背景仍然存在。也不可能将透明背景色传递给它。一个非抗锯齿字符串，我可以使用Solid变体使其透明化。但它没有消除锯齿。谢谢 最佳答案 我知道我在这方面有点晚了:/根据关于SDL_SetAlpha的SDL文档:Note
我有一张没有alphachannel的图像-我在Finder的“获取信息”面板中确认过。然而，当我将它放在UIImageView中时，它位于UIScrollView中，并且我启用了ShowBlendedLayers，图像是红色的，这表明它正在尝试应用透明度，这将很受欢迎性能上。如何将其设置为绿色，以便iOS知道此View中的所有内容都是完全不透明的？我尝试了以下方法，但这并没有去除红色:self.imageView.opaque=YES;self.scrollView.opaque=YES; 最佳答案 默认情况下，UIImage实例
我有一张没有alphachannel的图像-我在Finder的“获取信息”面板中确认过。然而，当我将它放在UIImageView中时，它位于UIScrollView中，并且我启用了ShowBlendedLayers，图像是红色的，这表明它正在尝试应用透明度，这将很受欢迎性能上。如何将其设置为绿色，以便iOS知道此View中的所有内容都是完全不透明的？我尝试了以下方法，但这并没有去除红色:self.imageView.opaque=YES;self.scrollView.opaque=YES; 最佳答案 默认情况下，UIImage实例
我有一个UILabel，在初始化时我将其设置为不透明(opaque=YES)，如果我使用“DebugViewHierarchy”按钮预览View在运行时，我可以看到它确实设置为不透明，正如我所期望的那样。但是，如果我在iOS模拟器中打开颜色混合图层，相同的View是红色的，表明它是混合的，出于性能原因，我不希望这样。这是为什么？我究竟做错了什么？为什么它仍然是混合的？ 最佳答案 一个View不是不透明的(即使你设置了opaque=YES)用于合成，除非它有一个不透明的backgroundColor。
我想通过在适当的地方使我的View不透明来提高性能。我有一个在模拟器中显示为红色的UIButton-它只是按钮文本周围的红色，而不是整个框架。在Storyboard中，我启用了不透明并将背景颜色从透明更改为白色，但它在模拟器中仍然显示为红色。如何将其更改为绿色以使其完全不透明并且不尝试使用透明度？请注意，当您更改其背景并将不透明设置为"is"时，UILabel将完全变为绿色。 最佳答案 我在您的案例中使用了以下代码:[button.titleLabelsetOpaque:YES];[button.titleLabelsetBackg
一、论文信息论文信息：DetectingDeepfakeswithSelf-BlendedImages论文/Paper:http://arxiv.org/pdf/2204.08376代码/Code:https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages作者团队：会议：CVPR2022-Oral二、动机与创新动机 早期训练集的构造点是基于两种方案：对图片进行模糊处理以模拟生成图片的清晰度下降，以及合成两个图片来制造伪影，以便于学习。然而随着深度伪造技术的进步，清晰度逐渐上升，前者已经不再适用。而后者在低质量数据集上又难以检测伪影，鲁棒性较差。 创新 提出新的
一、论文信息论文信息：DetectingDeepfakeswithSelf-BlendedImages论文/Paper:http://arxiv.org/pdf/2204.08376代码/Code:https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages作者团队：会议：CVPR2022-Oral二、动机与创新动机 早期训练集的构造点是基于两种方案：对图片进行模糊处理以模拟生成图片的清晰度下降，以及合成两个图片来制造伪影，以便于学习。然而随着深度伪造技术的进步，清晰度逐渐上升，前者已经不再适用。而后者在低质量数据集上又难以检测伪影，鲁棒性较差。 创新 提出新的
