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相约机器人

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NVIDIA AI 为混合现实任务提出了一种新颖的 AI 框架,例如逼真的虚拟对象插入
从单个图像同时估计反照率、法线、深度和 3D 空间变化照明通常具有挑战性。现有方法的问题在于它们被表述为图像到图像的转换,而忽略了场景的 3D 属性。室内场景的 2D 表示不足以捕捉光线在 3D 空间中的移动方式,这并不奇怪。
代码医生工作室
2021-10-19
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OpenAI引入了DALL·E:一种通过文本描述创建图像的神经网络
OpenAI最近训练了一个名为DALL·E的神经网络,该神经网络通过文本描述为自然语言可表达的各种概念创建图像。
代码医生工作室
2021-01-14
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Nvidia研究人员推出了一种模块化原语,可为基于栅格化的可区分渲染提供高性能的原语操作
可微分渲染是一个新颖的领域,可帮助计算3D对象的梯度并允许它们在图像中传播,而无需3D数据收集和注释。计算机图形学中的渲染生成3D场景,该场景由几何形状,材质,场景光和相机属性定义。渲染是一个复杂的过程。它的区别不能唯一地定义;因此不可能直接集成到神经网络中。可微分渲染(DR)构成了一系列技术,这些技术通过获取渲染过程的有用梯度来解决端到端优化的这种集成问题。
代码医生工作室
2020-11-20
1.7K0
使用MediaPipe进行设备上的实时手部跟踪
能够感知手的形状和运动,这是改善各种技术领域和平台的用户体验的重要组成部分。例如,它可以形成手语理解和手势控制的基础,并且还可以在增强现实中实现物理世界之上的数字内容和信息的叠加。虽然对人们来说很自然,强大的实时手感是一项极具挑战性的计算机视觉任务,因为手经常遮挡自己或彼此(例如手指/手掌闭塞和手抖)并且缺乏高对比度模式。
代码医生工作室
2019-08-23
9K4
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