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blender骨架權重的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳旻書寫的 自己動手做主角：MAYA 3D動畫 X 建模精彩技巧 和李逢春、楊基龍、劉韋麟、郭業穎的 Blender 3D動畫人物製作入門都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Blender強大的骨骼綁定製作小人動畫 - 最牛新聞網也說明：7. 在編輯模式下，讓骨架適配到人體模型上 · 8. 在物理模式下，點擊生成控制器 · 9. · 10. 先選擇模型，最後選擇控制器，按crtl+P，選擇附帶自動權重。 · 11.
這兩本書分別來自佳魁資訊 和藍海文化所出版 。
國立屏東大學 數位媒體設計碩士學位學程 李學然所指導 廖雅莙的 應用動作捕捉及賽璐珞風格於３Ｄ角色之創作論述 （2021），提出blender骨架權重關鍵因素是什麼，來自於3D動畫、骨架、動作捕捉系統、賽璐珞風格。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 蔡淳仁所指導 許頌伶的 利用三維模型訓練類神經網路的手勢辨識技術 （2016），提出因為有 手勢辨識、類神經網路、深度學習、三維手部模型的重點而找出了 blender骨架權重的解答。
最後網站骨架形变父级— Blender Manual則補充：当父级关系建立时，它将在在骨架中的每个变形骨骼的子级物体上（如果它们不存在）创建一个同名的空的顶点组 。新创建的顶点组将为空，这意味着它们将不会分配任何权重 ...
自己動手做主角：MAYA 3D動畫 X 建模精彩技巧
為了解決blender骨架權重 的問題，作者吳旻書 這樣論述：
✤全書共分為6個章節，包含： ❑ Chapter 01：MAYA基礎知識 ❑ Chapter 02：MAYA基本操作介紹 ❑ Chapter 03：基礎建模 ❑ Chapter 04：卡通角色製作 ❑ Chapter 05：卡通角色骨架製作 ❑ Chapter 06：卡通角色WALK CYCKE ✤適用讀者群： 有興趣學習MAYA 3D動畫者，亦可作為相關從業人員參考之用。 本書特色 ❑ 本書為Maya3D動畫 x 建模 x 卡漫角色的經典之作。 ❑ 以step by step的方式，逐步引領讀者進入令人著迷的Maya3D世界。 ❑ 書
附超值光碟與書籍內容相輔相成。
應用動作捕捉及賽璐珞風格於３Ｄ角色之創作論述
為了解決blender骨架權重 的問題，作者廖雅莙 這樣論述：
動畫師在透過動作捕捉設備進行擷取、骨架修正以及利用3D軟體渲染賽璐珞動畫風格時，會遇到創作上的困難及技術上的問題。本研究將透過文獻分析法蒐集有關資料，再以行動研究法，利用 3D動畫、軟體間的共用性、骨架工具、動作捕捉系統及3D軟體渲染賽璐珞動畫風格，探討實際的專案經驗。 文中記述從軟體環境設定、骨架設定、蒙皮綁定、權重調整、進入動作捕捉系統、修正動作、設定賽璐珞動畫風格貼圖，最後到算圖輸出等過程。目的在於活用軟體間的共用性、利用動作捕捉系統擷取角色動作以及利用Blender渲染賽璐珞(Cel-shading)動畫風格，在上述操作中遇到的問題，包括檔案匯出至不同軟體以及動作捕捉系統前置作
業等。 本研究發現利用Autodesk軟體間的共用性，Maya檔案轉匯至MotionBuilder只需要一鍵設置，若有動作檔案更新也不需要重新設定，能避免重複繁雜的設置；利用動作捕捉系統擷取角色動作，從成果宣傳片來看，對流程熟悉能縮短工作時間，且3D角色的動作相當的自然流暢；利用Blender渲染賽璐珞(Cel-shading)動畫風格，貼圖繪製的基礎功力以及運用Blender Shanding節點，會是渲染賽璐珞(Cel-shading)動畫風格的一大重點。研究過程中發現，在動作擷取時盡量採取即時擷取的方式，可以有效降低修正動作的時間，並提高工作效率。
Blender 3D動畫人物製作入門
為了解決blender骨架權重 的問題，作者李逢春、楊基龍、劉韋麟、郭業穎 這樣論述：
Blender為目前最好的3D建模軟體之一，具有跨平台特色，最重要的是，Blender為超強的3D繪圖自由軟體，因此學生在使用此軟體學習3D動畫製作，可減少一筆不小的成本。熟習本書所介紹的Blender基礎操作後，未來將可再進一步結合Blender的3D物件創作、3D特效、電腦動畫、遊戲以及影片製作或後製合成工作，製作出色的3D動畫電影，或是具有互動特性的電腦動畫。 作者簡介 李逢春 國家理學博士、法國國立尼斯大學裡學博士 巴黎第六大學博士後研究 柏林歌德學院博士後研究 前台南大學數理教育系教授兼第一任電子計算機中心主任 現任長榮大學媒體設計科技學系專任教授 楊基龍 國
科會專案計畫研究助理 長榮大學媒體設計科技學系畢業 劉韋麟 長榮大學媒體設計科技學系學生 郭業穎 長榮大學媒體設計科技學系學生
利用三維模型訓練類神經網路的手勢辨識技術
為了解決blender骨架權重 的問題，作者許頌伶 這樣論述：
本論文使用三維手部模型訓練類神經網路，再利用訓練完成的類神經網路模型對二維手勢影像進行辨識。用於訓練的三維模型是由Blender三維繪圖軟體繪製而成，再加上手指轉動角度的限制，讓三維模型更貼近真實手掌與手指的運動方式。此外，根據使用性質的不同，設計了三種不同的手勢組合，分別將手勢分為：243種、36種、32種。243種手勢組合提供了所有手指旋轉角度的集合，可以用來更準確地估測每根手指的彎曲度；36種手勢組合是根據常見的手勢動作而設計；32種手勢組合則可以單純地用來辨識每根手指是否有彎曲。三維模型可依照不同的手勢組合產生相對應的二維影像(Blender Images)輸出，作為類神經網路
的訓練資料。類神經網路的部分是採用Caffe提供的AlexNet架構。將三維模型產生的二維影像(Blender Images)、加上少量的真實影像作為訓練數據集，藉由調整類神經網路的訓練參數與訓練數據集的大小、特性等等，讓三維手部模型訓練而成的類神經網路能夠成功辨識真實的二維手勢影像，以求降低深度學習對真實訓練資料量的要求。