ai和ps的区别,AI和PS最大的区别是什么？
我想从这两个软件本身讨论他们的区别，并好好解释矢量图形和位图的区别。
很多人对图形和位图的理解是，矢量图可以无限放大而不失真，当位图放大到一定程度时，它会变得越来越模糊。 现在不能无限放大，可能会成为数字图像的原罪。 那么，你有没有想过，矢量图这么牛x，我们日常生活的照片、海报等常见图片为什么不能以矢量图的形式保存呢？
让我们看看这两种格式到底是什么，区别在哪里。
首先，图形也称为矢量图形。
图形这个词谁都不知道，从小学开始，就开始接触矩形、三角形、梯形等简单的图形。 别怀疑，这些东西是图形，就这么简单。
如果是上过中学的学生应该都知道，也有平面直角坐标系、笛卡尔坐标系。 在这样的概念下，我们可以明确而定量地表示点、线和面。
例如，我画了以下三角形。 这三个顶点坐标分别为(1，1 )、5，1 )、4，4 )。
此时，如果我同时将这三个点的x、y坐标乘以两倍，使他们成为(2，2 )、10，2 )、8，8 )，则该三角形为：
通过一些简单的定理可以证明这个三角形与原来的三角形相似。 也就是说，根据我们通常理解的“形状”一词，这两个三角形的形状完全相同，面积是原来的4倍。
也就是说，根据这个三角形3个顶点的坐标信息，我们现在可以在不改变这个三角形的形状的情况下任意地缩放操作这个三角形。 只是把坐标乘以不同的系数。
如果这个图形变得复杂，我们就可以把他们分解成几个三角形和其他形状的组合，除了需要保存的坐标信息多了一些外，变换的原理没有什么变化。
举上面的例子，可以理解为所谓的“矢量图形”在计算中被保存和显示的原理。 当然，细心的学生可能也注意到了，用上述简单粗暴的坐标乘以系数的方法会改变图形的位置。 为了简单说明原理，在此使用尽可能简单的计算方法进行展示。
具体实现还需要一些向量(也称为向量)的相关知识。 这就是为什么计算机图形学往往被称为矢量图形的原因。
我相信进入这个问题的人也不想听我在这里说数学。 因此，关于向量的具体知识在这里就不谈了，但这与高中数学和高等数学都有关系，感兴趣的学生请自行学习或复习。 ）
就此而言，还有未解决的问题。 那是曲线。 直线很容易说啊。 用两点决定线段。 不能通过无线电拆分曲线来保存每个点的坐标。
说起来，必须感谢法国(f go )的数学家保罗迪卡斯提里奥(Paul de Casteljau )和同样在法国的工程师皮埃尔贝塞尔贝塞尔)两人。
皮埃尔贝塞尔
前者发明了能够以较少的控制点生成复杂光滑曲线的算法，后者将该曲线应用于汽车车身工业设计中，并积极承担了该曲线的宣传工作。 所以，后来这条曲线用他的名字命名为贝塞尔曲线。 对于发明贝塞尔曲线的数学家德卡斯特里欧，他反而保持沉默……
关于这条贝塞尔曲线，使用过AI和PS的人应该都见过。 还记得被钢笔工具支配的恐惧吗？ 用钢笔工具绘制曲线时，软件会要求我们引出控制点。 这样画出的曲线，其实是传说中的贝塞尔曲线。
看起来很普通的曲线
曲线及其控制点们
看到这里，您应该已经知道了，计算机在保存这条曲线的时候，只需要保存一些控制点的信息即可。 有了这几个控制点的信息，计算机可以保证显示出这样的曲线。 然后，根据这几个控制点的信息，计算机也可以无限地缩小这条曲线而不失真。
所以，在计算中保存图形时，实际保存的是可以用于生成同一图形的坐标、函数、向量等信息，这些信息背后有几个数学原理。 我来教你二次函数：
如果学过初等函数的话，记住这个公式的话，无论到哪里只要有纸和笔，就不用有意识地记忆这条线的样子，而且可以粗略地画出想要画得多大。
接下来谈谈图片吧。
图像也称为位图，由一个个像素点组成。 图像的概念非常容易理解。 就像电视屏幕上的一个个小像素点组合成一个完整的屏幕，地砖一个个组合在一起形成色彩鲜艳的图案。
红黑相间的砖变成菱形了
为了说明图像的保存原理，在ps上新设了30x30像素的图像，试着画了和上面的三角形非常相似的三角形。
已将背景填充为黑色，以便可以看到每个像素的边界。
图像的大小为30x30，意味着纵横各有30个点。 单个点已经是图像的最小单位，每个像素只能设置为一种颜色。 计算机在保存这张图像时保存这900点的颜色信息。 大致可以想象如下。
第一行的第一个像素： RGB (0，0，0 ) (即黑色) )。
第一行第二像素： RGB (0，0，0 ) )。
……
第19行第9像素： RGB (0，18，85 ) (上顶点左侧的深蓝色) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
……
第30行第30像素： RGB (0，0，0 ) )。
有人说，我平时看到的图像不是这样的一帧一帧啊。 那是因为你看的图像分辨率很高。 例如，如果对上图进行放大处理，放大到300x300像素，它就会变成这样
看起来很舒适，但实际上横向和纵向各300分共计90000分。 之所以看起来很舒适，是因为这个时候的每个点小到肉眼无法分辨。
可以想象这样的保存方法是导致问题的原因。 图像分辨率越高，文件的体积就越大。 保存几百点、几千万点不是一件快乐的事。 因此，产生了压缩图像的各种方法。 这是题外话。
另一个问题是，众所周知，一幅图像的分辨率是固定的。 想看图像的细节时，如果那个细节的精度超过了图像分辨率能表现的范围，我们就只能看到各种各样的马赛克了。
两种格式的基本原理已经结束了，接下来我们来看看什么情况下应该使用图形，什么情况下应该使用图像。
大家应该有这样的经验。 如果我把矢量图和照片放在你面前，你总是能瞬间分辨出两者谁是谁。 例如：
我想大家一看就知道左边是照片，右边是矢量图。
为什么能做出这样的判断，我认为既不是因为这个矢量图的颜色比照片丰富，也不是因为色度比照片低。 这是我偶然选择这两幅图的问题。
真正的问题是矢量图的背后是数学算法和模型，所以出现的影像总是有一定的规律。 我们无法一眼看穿其背后的规律，但这样的规律会给我们人工的、不现实的感觉。
例如，上图中的湖水，从上到下有明显的双色渐变，远处的山上，明显只有少数几种颜色。 当然，这些问题可以设法优化。 例如，使用更复杂的多层渐变给湖面着色，后面的山也一样。 虽然在不太大的面积上使用几十层的渐变，但是这样做会大幅增加绘画成本。 第二，无论使用多精细的技术，总是有规律可循的。 例如，贝塞尔曲线虽然看起来又圆又漂亮，但背后毕竟是函数和算法。
图中天生就没有这样的问题，湖面上的水波纹，能找到函数式的完美拟合吗？ 天上云的颜色、形状、云倒映在水中时的亮度下降、水的波纹引起的形状变形，难以用数学公式来表达，可以进行计算。 现实世界的细节不能说有上千万。 我们随手拍摄的是不同的风景。 这才是矢量图和照片最大的不同。
因此，如果需要有规律、有规律的中矩图，矢量图是最好的选择。 这样的例子有很多。 例如，软件图标：
对于软件图标来说，我们需要简单明快的配色，有数学理论支撑的优美曲线，一目了然，就应该用矢量图来画画。
当我们希望更多细节、更真实的时候，我们应该选择图片。 例如，新闻记者一定想要高清彩色照片，而不是画家画的现场写生。
关于海报，根据具体内容而不同。
大多数情况下，之所以使用PS，是因为已经有了素材，需要使用其中的图像处理功能。 如果是随意画画的话，AI的矢量图形是更好的选择。
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