通过读取帧缓存区的bitmap完成显示。...// URL加载处理 // 从URL加载2D纹理图像并从数据创建新纹理 - textureWithContentsOfURL:options:error: // 从URL异步加载2D纹理图像,并根据数据创建新纹理...⾼度(以像素为单位) drawableHeight //底层缓存区对象的宽度(以像素为单位) drawableWidth // 绘制视图的内容 //绘制视图内容时使用的OpenGL ES上下⽂ EAGLContext...; // ⽴即重绘视图内容 - display // 绘制视图内容并将其作为新图像对象返回 UIImage *snapshot; GLKViewDelegate //GLKViewDelegate代理方式...// 绑定效果时应⽤于顶点数据的模型视图,投影和纹理变换 transform 配置光照效果 // ⽤用于计算每个⽚片段的光照策略略 GLKLightingType lightingType enum
此选项仅在“场景”视图Gizmos菜单中可用; 您不能在游戏视图Gizmos菜单中启用它。 参见显示网格，下面，图像和更多信息。...此选项仅在“场景”视图Gizmos菜单中可用; 您不能在游戏视图Gizmos菜单中启用它。 见选择外形及线材的选择，下面，图像和更多信息。...此选项仅在“场景”视图Gizmos菜单中可用; 您不能在游戏视图Gizmos菜单中启用它。 见选择外形及线材的选择，下面，图像和更多信息。...有些Gizmos仅在选择GameObject时绘制，而其他Gizmos由编辑器绘制，无论选择哪个GameObject。它们通常是线框图，用代码而不是位图图形绘制，并且可以是交互式的。...这些Gizmos仅在选择时可见。 在看到剧本参考页OnDrawGizmos功能有关脚本实现自定义小玩意儿的进一步信息。 图标 您可以显示图标在游戏视图或场景视图。
摘要 虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。...我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。...我们采用噪声时间表，使得到最终时间步长 时，样本 几乎不包含任何信息（即它看起来像高斯噪声）。...特别地，我们首先通过计算每个 RGBAD 图像中每个像素的点来为每个对象构建一个稠密点云。这些点云通常包含数十万个不均匀分布的点，因此我们还使用最远点采样来创建均匀的 4K 点云。...通过直接从渲染构建点云，我们能够避免尝试直接从 3D 网格采样点时可能出现的各种问题，例如模型中包含的采样点或处理以不寻常文件格式存储的 3D 模型 。
---- 新智元原创 来源：arXiv 编辑：金磊、大明 【新智元导读】随着深度学习的大热，许多研究都致力于如何从单张图片生成3D模型。...并非3D重建，而只是图像分类？ 基于对象(object-based)的单视图3D重建任务是指，在给定单个图像的情况下生成对象的3D模型。...我们对检索基线方法进行了重新训练，将每个训练视图作为单独样本来处理，从而为每个单独的对象提供空间。 量度标准 平均IoU通常在基准测试中被用作衡量单视图图像重建方法的主要量化指标。...如果将其作为最优解的唯一衡量指标，就可能会出现问题，因为它在对象形状的质量值足够高时才能有效预测。如果该值处于中低水平，表明两个对象的形状存在显着差异。...如上图所示，将一个汽车模型与数据集中的不同形状的对象进行了比较，只有 IoU分数比较高（最右两张图）时才有意义，即使IoU=0.59，两个目标可能都是完全不同的物体，比较相似度失去了意义。
图像在内部进行缓存和共享，因此如果多个图像元素使用相同的源，则只加载图像的一个内存。 1.5 仅在必要时启用Image的smooth属性 启用smooth属性对性能不利。...视图被轻弹(拖动)时，必须快速创建代理； 例如，在单击委托时仅需要的任何其他功能应由Loader在需要时创建； 在委托中将QML的数量保持在最低水平。...如果您的第一个视图非常复杂并且需要加载大量QML，请显示一个启动画面，让用户感觉某些事情正在发生(过渡效果)。...您应该只根据需要加载UI片段，例如当用户导航到另一个视图时，但是另一方面，在视图之间导航(切换)可能需要更多的时间。...例如，Image和BorderImage需要一个图像源，类型为url。如果图像源的属性定义为string，则需要转换，实际上它应该是url属性。
然而，由于这些模型仅具有2D知识，它们只能提供单视图的监督，生成的图像容易受到多视图一致性问题的困扰，其结果通常包含严重的瑕疵。...当纳入3D生成流程时，我们的模型，即MVDream，成功生成了没有多面向问题的3D Nerf模型，并在多个评价指标上具有优越性。 方法 为什么使用扩散模型？...我们的初步实验表明，当视角差距较大时，视频扩散模型生成的视频之间的帧之间仍然可能发生内容漂移。此外，视频扩散模型通常是在动态场景中训练的，当作为静态场景的先验时，存在domain shift的问题。...从文本到多视图的扩散模型 图2 多视图一致的图像生成 类似于视频扩散模型，我们希望调整注意力层以建模跨视图依赖性，同时保持其余网络作为一个2D模型，仅在单个图像内操作。...我们的实验显示，这两种方法都有效，但第一种选择更加有效，因为相机嵌入与文本描述的关联性较小。 数据与训练 尽管可以获得真实的3D渲染数据，但如何利用这些数据仍然对多视角扩散模型的通用性和质量至关重要。
2D游戏场景面板 立刻能注意到的特征是在Scene视图工具栏上的2D视图模式按钮。当2D模式启用的时候，正交（自由透视图）视图将会被设置；摄像机朝向向Z轴，并且增加Y轴坐标。...2D组件的完整列表，如何在2D和3D模型间切换，2D和3D模型设置的差别，参看 2D或3D项目 2D图形 在2D里图形对象叫做Sprites。...这个工具支持你在图形编辑器里，编辑包含在一个单独纹理里的一批组件图像。你可以使用这个，例如，把角色的手臂、腿、身体分别作为不同的元素保存在一个图像里。...2D物理 Unity有一个不同的物理引擎来处理2D物理运算，这样可以利用仅仅在2D情况下的优化措施。...Sprite Editor Sprite Editor 让你可以从一个大图片里提取多个sprite图形，并且可以在你的图形编辑器里编辑包含在单一纹理里的多个图像组件。
此外可以通过拖动尺寸调整拖动点工具（当鼠标悬停在指示符上时显示）来重新调整指示符的大小。...单击特征后，将显示特征标识符，您需要为该特征指定一个标识符，该标识符将成为该特征的标签。标识符最多可包含140个Unicode字符。...启用定向和缩放时，会在工具训练期间包含无限制缩放和旋转变化的公差。然后工具可以容纳的特定旋转范围和缩放将由运行时属性控制。...4️⃣ 创建节点模型后，可以根据节点模型标注剩余的图像/视图 5️⃣ 生成节点模型时，将基于最后标注的特征生成。...生成姿势 当用于生成姿势时，您创建一个模型用于输出可应用于引用该模型的任何视图的变换。可以创建含有单个特征或多个特征的模型。
格式与 GPT-4 的聊天补全 API 相同，只是消息内容可以是包含字符串和图像（图像的有效 HTTP 或 HTTPS URL 或者 base-64 编码的图像）的数组。...对象接地集成为数据分析和用户交互带来了新的层面，因为该功能可以在视觉上区分和突出显示其处理的图像中的重要元素。...它应包含 OpenAI 和 AI 视觉凭据、视频索引的名称以及单个视频的 ID 和 SAS URL。 输出 从模型收到的聊天响应应包含有关视频的信息。...“增强 API 中的对象定位”：当增强 API 用于对象定位时，模型会检测对象重复项，它将为所有重复项生成一个边界框和标签，而不是为每个重复项生成单独的边界框和标签。...使用 API 时没有此类限制。 提示限制：视频提示仅包含一个视频，不包含图像。 在操场中可以清除会话以尝试其他视频或图像。
考虑到人类视觉系统已经在自然的3D环境中发展，想要为3D内容设计视觉注意模型是很自然的。现有的单眼显著模型无法准确预测应用于3D图像/视频内容时的注意区域，因为它们不包含深度信息。...我们的模型以粗略的分割开始，并量化几个直观的观察结果，例如视觉不适等级，深度突然，运动加速度，惊喜元素，显著区域的大小和紧凑程度以及仅强调场景中的少数显著对象。...在本文中，我们建议仅在训练时使用多个视图来替换大多数注释。具体来说，我们训练系统预测所有视图中的相同姿势。这种一致性约束是必要的，但不足以预测准确的姿势。...如果真正的数据集只包含干净的图像，那么表面上看，由GAN学习的流形应该只包含干净的图像。在本文中，我们提出通过在GAN流形上找到最近点来消除被破坏的图像，通过最小化图像空间中的距离来恢复潜在向量。...由于没有现成的数据集可用于透明对象遮挡，因此我们创建了一个大型综合数据集，其中包含从Microsoft COCO数据集中采集的图像前呈现的158K透明对象图像。
环境中元素的距离估计是一个主要挑战，当将摄像机视角转换为鸟瞰视图（BEV）时，可以更容易地估计距离。...我们展示了将这些图像用作我们算法的输入如何使我们能够仅在仿真数据上训练神经网络，同时仍能够成功执行对真实数据的所需任务。...此外，语义分割的BEV图像包含未知区域的颜色编码，这些区域在原始摄像头图像中被遮挡。通过IPM获得的图像和期望的真实BEV图像在图1中显示出来。 图1....Variation 1: Single-Input Model：第一种变种采用了单输入模型，首先对图像进行了投影处理，以部分填补摄像机视图和BEV之间的空间差距。...这个示意图显示了一个只包含两个池化和两个上采样层的网络，实际训练的网络包含四个。 图4. ϑ块类似于一个空间变换单元。
这两张图像是在同一个目标下创建的，它们的区别仅在于参数化的不同。 让我们更全面地去思考这个改变。风格迁移涉及三种图像：内容图像、风格图像以及我们优化后的图像。...这非常重要，因为我们接下来探索优化的许多对象，在进入网络时比图片有着更多的层级和自由度。 具体来说，让我们考虑一下半透明图像的情况。...用来创建真实世界的对抗性示例，因为我们依赖目标函数的反向传播来对 3D 模型视图进行随机采样。和现有的生成艺术纹理的方法不同，因为我们在反向传播的过程中不修改对象的几何形状。...下图显示了拟议管道的概述： ? 14：我们通过渲染过程反向传播来优化纹理。这是可能的，因为我们知道渲染图像中的像素如何与纹理中的像素相对应。 我们使用傅立叶参数化随机初始化纹理来启动该过程。...17：在 3D 模型上进行风格迁移时应注意，内容纹理中的可视物体（如眼睛）会在生成的纹理中正确显示。 由于每个视图都是独立优化的，因此优化会被强制在每次迭代时尝试添加所有风格元素。
为了公平比较，当使用YFCC1M数据集进行训练时，使用ResNet-50/ViT-B32/ViT-B16作为图像编码器，使用Transformer作为文本编码器，本文的模型在ImageNet上实现了最先进的...图像全局视图G和文本摘要 图片 都捕获了更多的全局上下文信息，而图像局部视图L和原始文本T包含了更多的详细信息。...Coarse-grained Global Contrast 作者将生成全局视图G的随机裁剪比设置为[0.9，1]，它基本上包含了原始图像中的所有信息。...作者将用于生成局部视图L的随机裁剪比率设置为[0.5，1]，它关注图像I的子区域。原始标题T包含许多详细描述，因此更适合将其视为L的正样本。然后，L和T的投影嵌入 图片 也通过对比损失合并在一起。...为了验证本文的模型能够更好地利用图像中对象之间的关系，作者在目标检测任务中验证了本文的模型，结果如上表所示。
具体而言，DreamSparse包含了一个几何模块，旨在从稀疏视图中捕获3D特征作为3D先验。随后，引入空间引导模型来将这些3D特征图转换为用于生成过程的空间信息。...利用预训练扩散模型中的强图像先验，DreamSparse能够为对象和场景级别的图像合成高质量的新视图，并推广到开放集图像。...然而，由于扩散模型仅在单个类别中进行训练，因此它在生成看不见的类别中的对象时面临困难，并且需要对每个对象进行进一步的提炼，这使得它仍然不切实际。...在本文中，我们研究了利用预训练的扩散模型（如 Stable Diffusion）中的 2D 图像先验进行可推广的新视图合成，而无需基于稀疏视图进行进一步的每对象训练。...2） 强大的泛化能力，允许使用预训练的扩散模型中的强图像先验生成各种类别的图像，甚至在野生图像中生成图像。3） 能够合成高质量甚至场景级别的图像，而无需对每个对象进行额外的优化。
特别是，该数据集包含了有或没有目标对象的同一场景的视图，从而使三维空间内修复任务能够进行更有原则的基准测试。...具体到方法上面，该研究首先描述了如何从单视图注释中初始化一个粗略的 3D 掩码。将已标注的源代码视图表示为 I_1。将对象和源视图的稀疏信息给一个交互式分割模型，用来估计初始源对象掩码 。...为此，研究者使用了一个对包含不需要的对象的图像进行了优化的 NeRF，并渲染了与训练视图对应的深度图。...在本实验中，假设稀疏图像点已经给出了一个现成的交互式分割模型，并且源掩码是可用的。因此，该任务是将源掩码传输到其他视图中。下表显示，新模型优于 2D（3D 不一致）和 3D 基线。...图 7 表明， 本文的感知方法减少了掩码区域的精确重建约束，从而在使用所有图像时防止了模糊的出现，同时也避免了单视图监督造成的伪影。 © THE END
正文字数：2584 阅读时长：4分钟 机器学习可以实现对网页内容的理解，并选取关键对象生成有趣的短视频。Google研究团队通过使用URL2Video可以将网页快速生成有创意的短视频。...尤其是视频制作这样一个颇具创意的过程，它可以很好地受益于这些工具，因为它需要做出一系列决策，确定哪些内容最适合目标受众，如何在视图中妥善排布现有资源，以及怎样进行时间安排能够带来最具吸引力的描述。...利用这些信息，URL2Video解析网页，分析内容，选择视觉突出的文本或图像，同时保留它们的设计风格，并根据用户提供的视频规范进行组合。...网页分析 一个网页的URL，URL2Video会提取它的文档对象模型（DOM）信息和多媒体材料。...出于研究模型的目的，我们将域限制在静态网上，这些页面包含HTML层次结构中保存的突出资源和标题，这些层次结构遵循最近的网页设计原则，鼓励使用重点的元素、更清晰的部分以及引导读者感知信息的视觉焦点顺序。
图3：标准边界框不是鱼眼图像的良好对象表示，（a） 边界框内的红色像素显示不包含对象的大区域，定向框（b）和曲线边界框（c）是更好的表示 在一些论文中探索了更复杂的表示，不再使用简单的矩形框，而是利用已知鱼眼摄像机径向畸变的曲线边界框...2D俯视图假设地面是平坦的，因此当地面具有非平坦轮廓时，它具有重影，其他附近物体，如车辆，在该视图中严重扭曲。...图10：商业部署系统的圆柱形校正环绕视图图像上的对象检测和分割示意图 鱼眼相机的标定：之前讨论了鱼眼相机的各种模型，每个模型都有一组参数（称为内参，必须通过标定程序进行估计）。...鱼眼图像中的线可以近似为二次曲线，等效于透视图像中的平行线如何收敛于单个消失点，鱼眼图像中的并行直线在两个消失点处收敛，这两个消失点，当上升到单位球体时，是球体上的对极点，红色和绿色分别表示水平平行线（...图15显示了前部区域的近场和远场图像，它们形成了一个不对称的立体对，可以很容易地计算深度，而不是更具挑战性的单目深度，因为单目深度具有基本的模糊性，目前，还没有包含近场和远场摄像机的公共数据集来支持这项研究
此外，我们使用识别的文本和图像标题提示纯文本 GPT-4，以生成 16K 对话，每个对话都包含文本丰富的图像的问答对。...通过定性分析，LLaVAR 基于结合文本和图像的最新现实世界在线内容，展示了与人类有前途的互动（例如推理、写作和阐述）技能。我们在此 https URL 公开提供我们的代码/数据/模型。...在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法将任何对象的单个图像作为输入，并在单次前馈传递中生成完整的 360 度 3D 纹理网格。...给定单个图像，我们首先使用视图条件 2D 扩散模型 Zero123 为输入视图生成多视图图像，然后旨在将它们提升到 3D 空间。...基于这两条工作线，我们提出了 Slot-TTA，一种半监督的以槽为中心的场景分解模型，在测试时通过重建或跨视图合成目标的梯度下降来适应每个场景。
当我们配置Django时，我们必须明确指定媒体文件的URL和存储位置。这可以通过设置MEDIA_URL和MEDIA_ROOT来完成。...在这个类中，我们可以自定义模型在后台管理界面中的显示方式。在这个例子中，我们通过设置list_display属性，指定了在Image模型的列表页面中显示哪些字段。...，它接收一个request对象作为参数，该对象包含了用户请求的所有信息。...在这个例子中，表单中将包含名为 'title' 和 'photo' 的字段，这与 Image 模型中定义的字段相对应。...从项目创建到环境配置，再到 admin 端图像处理和用户图片上传，我们逐步学习了如何利用 Django 提供的功能快速搭建 Web 应用。
相比之下，研究者认为一组稀疏的包含一个对象的四个多视角的投影，足以描述一个没有被遮挡的 3D 物体。这种训练数据的输入源于人类的空间想象能力。...方法概览 单阶段 3D 扩散模型是如何训练并推理的呢？...在单个图像或文本上调节 以上方法使研究者提出的模型可以充当一个无条件生成模型。他们介绍了如何利用条件降噪器 来对条件概率分布进行建模，其中 y 表示文本或图像，以实现可控 3D 生成。 图像调节。...关于数据集，研究者的模型只需多视图姿态图像来训练，因而使用来自 Objaverse 数据集的约 730k 个对象的渲染后多视图图像。...其他结果 在视角方面，研究者在表 3 和图 8 中显示了用不同数量（1、2、4、6）的输入视图训练的模型的定量和定性比较。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
