Metal 系列教程 Metal_入门01_为什么要学习它 Metal_入门02_带你走流程
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
由于超表面对入射光的相位、偏振和振幅的极端控制，因此具有革新成像技术的潜力。它们依靠增强的光的局部相互作用来实现所需的相位轮廓。由于光的局部相互作用增强，超表面是高度色散的。这种强分散被认为是实现常规超表面成像的主要限制。在这里，我们认为这种强色散为计算成像的设计自由度增加了一个程度，潜在地打开了新的应用。特别是，我们利用超表面的这种强分散特性，提出了一种紧凑、单镜头、被动的3D成像相机。我们的设备由一个金属工程，聚焦不同的波长在不同的深度和两个深度网络，恢复深度和RGB纹理信息从彩色，散焦图像获得的系统。与其他基于元表面的3D传感器相比，我们的设计可以在更大的视场(FOV)全可见范围内运行，并可能生成复杂3D场景的密集深度图。我们对直径为1毫米的金属的模拟结果表明，它能够捕获0.12到0.6米范围内的3D深度和纹理信息。
缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，下面将会介绍几种深度学习算法在缺陷检测领域中的应用。
本文提出一种用于图像修复的新型双流网络，以耦合方式进行结构约束的纹理合成，以及纹理引导的结构重建，可以更好地相互利用以获得更合理的生成。此外，为增强全局一致性，设计双向门控特征融合（Bi-GFF）模块来交换和组合结构和纹理信息，并开发上下文特征聚合（CFA）模块。CelebA、Paris StreetView 和 Places2 数据集上的定性和定量实验证明了所提出方法的优越性。
这是关于Rust Wgpu的介绍的系列文章，基于 winit 0.30.0 与 Wgpu 0.20.0。
随着自动化技术的快速发展，在工业生产中很多需要人工操作的环节逐渐转由机器完成，工业生产自动化也将越来越多的工人们从枯燥乏味的工作中解放出来，让他们去发挥更大的价值。
Metal是苹果公2014年推出的一套取代OpenGLES的渲染应用程序编程接口,支持到iOS8以上。Metal不单延续了OpenGLES中的渲染高级3D图形,还可以使用GPU高效完成数据并行计算。 Core Image, SpriteKit, 和 SceneKit已经在使用了。
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后，再借助 iOS/Android 平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程，并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
这里先介绍一下这个问题的背景：在我们提供的 Android 视频封装的 Demo 中，使用 KFSurfaceTexture 录制 MP4 文件并使用 Surface 编码时大致过程如下：
Graphics的Blit方法是比较简单也是比较常用的方法。最简单的作用是将一张纹理绘制到另一张纹理中。而在此方法中可以指定一种材质来实现特殊的效果，所以常和OnRenderImage方法配合使用来实现屏幕后处理效果。
在计算图形学领域，材质外观刻画了真实物体与光线之间的复杂物理交互，通常可表达为随空间位置变化的双向反射分布函数（Spatially-Varying Bidirectional Reflectance Distribution Function，缩写为 SVBRDF）。它是视觉计算中不可或缺的组成部分，在文化遗产、电子商务、电子游戏和视觉特效等领域中有着广泛的应用。
图像融合旨在从多个源图像中结合基本的信息表示，以生成高质量、内容丰富的融合图像。根据成像设备或成像设置的不同，图像融合可以分为多种类型，包括多模态图像融合（MMIF）、数字摄影图像融合和遥感图像融合。红外-可见光图像融合（IVF）和医学图像融合（MIF）是MMIF的两个典型任务，它们对来自所有传感器的跨模态特征进行建模和融合。特别是，红外传感器捕捉热辐射数据，突出显示显著目标，而可见光传感器捕捉反射光信息，生成富含纹理细节的数字图像。IVF旨在整合源图像中的互补信息，生成在突出显著目标的同时保留丰富纹理细节的高对比度融合图像。这些融合图像提供了增强的场景表示和视觉感知，有助于后续的实际视觉应用，如多模态显著性检测、目标检测和语义分割。
表示某类的无标签的图像集合（例如鸟类图像），任务是学习一个条件式生成模型，可以同时将背景、物体姿势、形状和纹理等因子编码到一个解纠缠的潜码空间（每个因子单独受一个潜码控制），并且通过结合这些因子可以组合生成逼真的新图像。
在Deno项目的源代码中，time.rs文件位于deno/ext/kv/路径下，它的作用是实现了与时间相关的功能，为Deno的KV存储模块提供了时间戳的生成和处理方法。
背景 近期，微信小游戏支持了视频号一键开播，将微信升级到最新版本，打开腾讯系小游戏（如跳一跳、欢乐斗地主等），在右上角菜单就可以看到发起直播的按钮一键成为游戏主播了： 微信小游戏出于性能和安全等一系列考虑，运行在一个独立的进程中，在该环境中不会初始化视频号直播相关的模块，这就意味着小游戏的音视频数据必须跨进程传输到主进程进行推流，给我们实现小游戏直播带来了一系列挑战。 视频采集推流 录屏采集？ 小游戏直播本质上就是把主播手机屏幕上的内容展示给观众，自然而然地我们可以想到采用系统的录屏接口Media
旋转编码器是集光机电技术于一体的速度位移传感器。当旋转编码器轴带动光栅盘旋转时，经发光元件发出的光被光栅盘狭缝切割成断续光线，并被接收元件接收产生初始信号。该信号经后继电路处理后，输出脉冲或代码信号。其特点是体积小，重量轻，品种多，功能全，频响高，分辨能力高，力矩小，耗能低，性能稳定，可靠使用寿命长等特点。
原标题：LCEVC vs. AVC – Incredible 28% Gain at 3x Speed
信息时代，利用音视频来获取、交换相关信息早已成为生活中的一种重要方式。疫情的到来使得人与人在物理空间上的交流受阻，也使得诸如云办公、远程会议、线上授课等相关刚性需求随之增加。作为这些应用的基础，实时音视频进一步承担了社会中非常重要的角色，同时也将视频应用的消费趋势从消费互联网向产业互联网延伸发展。 针对上述场景，腾讯多媒体实验室发布了端侧的实时H.264视频编码引擎O264RT，并落地腾讯实时音视频TRTC等诸多产品与业务，在提升用户体验的同时节省带宽成本。在实时应用场景，尤其是云办公时代的屏幕内容场景，O
近期，微信小游戏支持了视频号一键开播，将微信升级到最新版本，打开腾讯系小游戏（如跳一跳、欢乐斗地主等），在右上角菜单就可以看到发起直播的按钮一键成为游戏主播了（如下图所示）。
该数据集为 Deep Convolution Inverse Graphics Network 算法实验数据集。该算法通过生成模型，对图像的平面旋转、光照片画和纹理进行建模。
本次分享中，研究者提出了一种新的协同设计，可以最优地平衡这些难点。主要研发出的是一个多阶段架构，它逐步学习退化输入的恢复函数，从而将整个恢复过程分解为更易于管理的步骤。
扩散模型中的一个关键组件是用于噪声预测的UNet。虽然一些工作已经探索了UNet解码器的基本属性，但其编码器在很大程度上仍未被探索。
今天为大家介绍一下音视频直播技术中的视频编码。在移动端通过Camera采集到视频数据后，我们不会直接将它发送出去。因为采集后的视频数据量非常大，比如 1280x720 分辨率的一帧数据，就有可能达到6M大小（码率越高，图像越清晰）。这6M数据如果送到网上传输，会给网络带来非常大的负担。
写这篇博客的目的是帮助刚入门图像融合的萌新们快速入门图像融合，同时也可以帮助在融合领域有一定深耕的大佬们了解融合现状。
今天为大家介绍的是来自Janis Keuper团队的一篇论文。在过去几年里，视觉语言模型（VLMs）极大地改变了计算机视觉模型的格局，为我们开启了一系列激动人心的新应用，从zeroshot图像分类到图像描述再到视觉问题回答。与纯视觉模型不同，它们通过语言提示提供了一种直观的方式来访问视觉内容。这类模型的广泛适用性促使我们去探究它们是否也与人类视觉一致——特别是，它们在多模态融合中是否采纳了人类的视觉偏见，或者它们仅仅继承了纯视觉模型的偏见。一个重要的视觉偏见是纹理与形状之间的偏好，或者说是局部信息对全局信息的主导性。在这篇论文中，作者研究了一系列流行的VLMs中的这种偏见。有趣的是，作者发现VLMs通常比它们的视觉编码器更倾向于形状，这表明通过文本在多模态模型中对视觉偏见进行了一定程度的调整。
这是关于创建自定义脚本渲染管道的教程系列的第11部分。它增加了对后处理的支持，目前只支持bloom。
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腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 朋友们，还记得 QQ 20 周年 H5 中可可爱爱的太空鹅吗？ 为了实现旋转和换肤功能，在 H5 中我们随机展示了5种类型的 3D 太空鹅模型，如下图所示： 但是在 H5 中引入 3D 模型往往存在资源太大、性能损耗严重、还原不真实的问题，这也让许多 3D 创意止步于开发阶段。 如何更好地在 H5 中还原模型呢？本文将从模型网格和贴图文件两方面分析，介绍几种通过技术角度优化加载速度和提高渲染性能的途径，在保证 3D
文 / Akrum Elkhazin, Video Algorithm Architect, NGCodec,
Bloom的原理很简单，主要是提取渲染图像中的亮部区域，并对亮部区域进行模糊处理，再与原始图像混合而成。
新知系列课程第二季来啦！我们将为大家带来全真互联时代下新的行业趋势、新的技术方向以及新的应用场景分享。本期我们邀请了腾讯云音视频技术导师——刘兆瑞，为大家分享媒体处理技术在4K/8K超高清视频处理上的应用。 随着观看设备分辨率的提升以及观看设备不断向高清升级，业界对视频清晰度的要求也日渐增高。中国电子信息产业发展研究院发表的《超高清视频产业发展白皮书（2021年）》宣告了超高清时代的来临。面对4K/8K超高分辨率、超高码率的视频，很多新的痛点问题亟待解决，今天的文章将分享我们在利用媒体处理能力加速媒体数字
近日，腾讯宣布推出一项名为 Paint3D 的技术，它能够根据文本或图像输入，为无纹理的 3D 模型生成高分辨率、无光照且多样化的纹理贴图，对任何 3D 物体进行纹理绘制。
学术界的一些优化工作实涵盖了编码过程的大部分模块。很 明显的趋势就是许多深度学习的网络或者方法已经开始与编码的模块进行结合，并取得了很多不错的收益。本文将按照编码过程的大致顺序分享学术界AV1编码优化技术的进展。
今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
今天的新知系列课，我们邀请到了来自腾讯明眸·极速高清团队的技术导师 —— 刘兆瑞，为大家介绍腾讯云音视频在视频编码优化以及工程落地上的一些新的方向。本次分享分为4个部分，包括当前媒体处理的行业趋势 ，腾讯明眸产品介绍，腾讯明眸·极速高清技术方案及其优化演进之路以及极速高清方案的未来发展之路。 本周五晚上7：30，我们将会在腾讯云音视频视频号、开源中国、InfoQ、51CTO、云+社区等多个平台进行第六期课程的直播，大家千万不要错过哦~ - 当前媒体处理的行业趋势 - 腾讯视频云作为头部云厂商，服
为了方便其一圈发360个脉冲 ，当然精度只有一度 ，如果为了高精度可以选用其他类型的
机器之心报道 机器之心编辑部 此次，与点云显式生成模型 Point・E 相比，OpenAI 新推出的条件生成式 3D 模型 Shap-E 建模了高维、多表示的输出空间，收敛更快，并且达到了相当或更好的样本质量。 生成式 AI 大模型是 OpenAI 发力的重点，目前已经推出过文本生成图像模型 DALL-E 和 DALL-E 2，以及今年初基于文本生成 3D 模型的 POINT-E。 近日，OpenAI 研究团队升级了 3D 生成模型，全新推出了 Shap・E，它是一个用于合成 3D 资产的条件生成式模型。目
执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。在运行时创建地形或洞穴系统时，通常无法为适当的纹理展开生成UV坐标。在这些情况下，我们必须使用另一种方式将纹理映射到我们的表面上。其中一种方法是三向贴图。
随着近几年视频行业的井喷，短视频、社交媒体、电商带货、视频会议等泛媒体类应用大规模增长，人们对高画质、低延时的需求愈发强烈。 而腾讯明眸正是聚焦于“极速高清”和“画质重生”两大功能，利用腾讯云领先的编解码和媒体处理技术与AI技术融合打造的音视频技术品牌。在各类媒体业务中，腾讯明眸都能够为用户提供画质更好，码率更低的媒体处理服务。 下面我们就一同来了解一下这个让你能够“鱼与熊掌兼得”的黑科技以及它背后的工程师团队吧！ “17年，音视频应用平台开始将关注点转向带宽成本、观看体验。我们也在这个时候开
https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/11137155.html
目前，越来越多的视频数据被消耗用于机器分析，而不是纯粹由人类观看，例如在智能城市和视频物联网等应用中。现有的传统和神经编解码器已经实现了显著的率失真性能，但如何压缩视觉数据以同时供机器分析和人类观看仍有待研究。
本帖参考Adrian Pennington近期发表在IBC的文章MPEG heads to the holograph，重点介绍了MPEG正在推广的基于视频的点云压缩技术 (V-PCC)。V-PCC解决了3D点云（空间中的一组数据点）的编码，以及相关的例如颜色的属性。其目的是启用包括人物角色表示在内的新应用。换句话说，人形化身或全息图作为沉浸式扩展现实的一部分在不久的将来就会实现。
本文主要介绍一篇被 ICLR 2021 会议录用的一篇论文：《Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning》。
本文介绍一篇来自浙江大学计算机科学系、杭州创新中心、杭州西湖生命科学与生物医学实验室等联合发表的文章。该文章构建了一个化学元素知识图（KG）来总结元素之间的微观联系，并提出了一个用于分子表征学习的知识增强对比学习（KCL）框架。KCL由三个模块组成。第一个模块是知识引导图增强，对原有的基于化学元素KG的分子图进行扩充。第二个模块是知识感知图表示，对原始分子图使用通用图编码器来提取分子的表示，并使用知识感知消息传递神经网络（Knowledge-aware Message Passing Neural Network, KMPNN）对增强分子图中的复杂信息进行编码。最后一个模块是一个对比目标，以最大化分子图的这两种视图之间的一致性。
屏幕后效果指的是，当前整个场景图已经渲染完成输出到屏幕后，再对输出的屏幕图像进行的操作。
| 导语 视频是当前网络媒体主要形式和网络带宽资源的主要消耗者。通过降低分辨率和增加压缩比率，人们可以将视频以较小的网络带宽消耗进行传输，但降质传输的视频画质效果很影响用户观看体验。因此如何让视频以更小的带宽传输，再通过修复增强算法恢复出高清画质，实现“美”的共享，给视频技术提出了新的挑战。在此背景下，极速高清团队以低带宽占用下为用户提供更好的视频体验为目标，提出了包括画质修复与增强、内容自适应参数选择、高质量编码器等一整套视频处理解决方案。其中，在画质增强修复中提出的“AR-SR”方案，在AIIA 2
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