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如何修复Perlin噪声中的块状伪影

Perlin噪声是一种用于生成连续、自然的随机数的算法，常用于图形学、游戏开发和动画领域。然而，Perlin噪声在生成过程中可能会出现块状伪影，这是由于采样点之间的不连续性导致的。修复Perlin噪声中的块状伪影可以通过以下方法实现：

插值算法：使用更高级的插值算法，如双线性插值、双三次插值等，来平滑采样点之间的过渡。这样可以减少块状伪影的出现。
多重采样：通过增加采样点的数量，可以更好地平均噪声值，从而减少块状伪影。可以使用不同的采样点密度和排列方式来达到更好的效果。
渐进式改进：可以通过渐进式改进的方式来修复块状伪影。首先生成一个较低分辨率的Perlin噪声图像，然后逐渐增加分辨率并进行插值，直到达到所需的分辨率。这样可以逐步减少块状伪影的出现。
预计算和缓存：对于需要频繁使用Perlin噪声的场景，可以预先计算并缓存Perlin噪声图像，以减少实时生成噪声的开销。这样可以提高性能并减少块状伪影的出现。
参数调整：调整Perlin噪声算法中的参数，如频率、振幅、持续时间等，可以改变噪声的特性，从而减少块状伪影的出现。不同的参数组合可能会产生不同的效果，需要根据具体情况进行调整。

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相关搜索:IE和Edge中的视频伪影问题 MATLAB随机数组中的方向伪影？Perlin噪声伪影 Python中的简单2D Perlin噪声 Ursina中的Perlin噪声使用线性滤波的等矩形地图绘制中的闪电伪影在我的3D perlin噪波中Z轴上的伪影的原因是什么？如何修复JSON对象的伪数组？如何修改perlin噪声以生成简单的形状？如何去除二值图像中的噪声？

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利用噪声构建美妙的 CSS 图形

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谈谈随机数

字典中给出的定义是无计划，无序和无目的，纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分，比如彩票，游戏，安全，早餐吃什么，这些行为都有一些随机的成分，但我们能说这些行为都是随机的吗？...然而，公正的行为不一定会产生公平的结果。相比而言，TRNG更大的优势在于不可预测性，但结果上并不一定平均。 PRNG 伪随机数通过算法产生，计算机因此可以模拟随机行为。...这就是噪声：在三维空间提供高效的，可实现，可重复的伪随机信号。当然，上面的随机算法也能制造出噪声，但比较尖锐，生硬不自然，我们成为White Noise，比如电视上的雪花屏。...例如，Perlin噪声被大量用于云朵、火焰和地形等自然环境的模拟；Simplex噪声在其基础上进行了改进，提到了效率和效果；而Worley噪声被提出用于模拟一些多孔结构，例如纸张、木纹等。...如上图，是Perlin噪声的4次分形叠加产生的灰度图，添加颜色表，模拟地形的一个过程。机器的特点是不易出错，可以完美的执行任务，通过噪声，可以在可控范围内随机的创造出不完美，反而更有质感，真实感。

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脑电分析系列| 信号空间投影SSP 应用

通过查看空房间测量中各MEG传感器的活动空间模式，可以创建一个或多个N维向量，以给出传感器空间中环境噪声的“方向”（类似于上面示例中“触发器的影响”的向量）。...SSP通常也用于消除心跳和眼睛运动伪影，在用于消除心跳和眼睛运动伪影的案例中，就不是通过空房间录制，而是通过检测伪影，提取伪影周围的时间段(epochs)并求平均值来估计噪声的方向。...有关示例，请参见使用SSP修复工件。一旦知道了噪声向量，就可以创建一个与其正交的超平面，并构造一个投影矩阵，将实验记录投影到该超平面上。这样，测量中与环境噪声相关的部分就可以被移除。...这些函数所做的一般假设是，传递的数据包含要通过投影修复的工件的原始数据、时间段或平均值。在实践中，这通常涉及空房间记录或平均ECG或EOG伪影的连续原始数据。...4.加载和保存投影 SSP除了可以减少环境噪声外，还可以用于其他类型的信号清洗。可以发现在上一个图中的磁力计信号中有两个较大的偏移，这些偏移没有被空房间的投影消除，这是受试者心跳的伪影。

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好文速递：空间分解去除降尺度MODIS块效应

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NVIDIA新研究：AI只通过噪点图像的训练就可以修复照片

如果在低光照下拍摄的照片，噪音和伪影可以自动消除，那将会如何；如果你的照片库中有颗粒状或像素化的图像呢，你会想要修复它们吗？...现在一种基于深度学习的方法已经学会了通过简单查看损坏的照片的示例来修复照片。这项工作由NVIDIA，阿尔托大学和麻省理工学院的研究人员开发，本周将在瑞典斯德哥尔摩举行的国际机器学习会议上发表。 ?...最近在该领域的深度学习工作集中在训练神经网络，以通过显示对噪声和清晰图像的示例对恢复图像。然后AI学习如何弥补差异。这种方法则不同，因为它只需要两个带噪点或纹理的输入图像。...即使以前没有显示过无噪点图像的情况下，此AI也可以消除伪影，噪点，纹理，并自动增强照片。 ?...我们的概念验证演示通过消除对潜在的大量清晰数据收集的需求，为这些应用程序带来了显着的潜在优势。当然，没有免费的午餐，我们无法学习如何获取输入数据中没有的功能，但这同样适用于清晰目标的训练。”

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零成本体验StyleGAN2：Colab代码直接使用，细节逼真难以分辨

这项研究关注的问题是修复 StyleGAN 的特有伪影以及进一步提升其结果的质量。 StyleGAN 的显著特征是其具有非常规的生成器架构。...很多观察者注意到 StyleGAN 生成的图像会有很有特点的伪影。这篇论文给出了产生这些伪影的两个原因，并描述了可以如何通过修改架构和训练方法来消除这些伪影。...第一，研究者研究了常见的斑点状伪影的起源，发现生成器创建它们的原因是为了规避其架构中的设计缺陷。研究者于是重新设计了生成器中所使用的归一化方案，这能够移除伪影。...第二，作者分析了与渐进式增长（progressive growing）相关的伪影，这已经在稳定化高分辨率 GAN 训练中取得了高度成功。...这在实际应用中是很重要的，因为这让我们可以可靠地辨别给定图像是否是用特定的生成器生成的。移除归一化伪影首先来看看 StyleGAN 生成的大多数图像都有类似水滴的斑状伪影。

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Real-ESRGAN:腾讯推出的开源图像分辨率提升模型

Real-ESRGAN 的目标是开发出实用的图像/视频修复算法。我们在 ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练，以使其能被应用于实际的图片修复的场景（顾名思义：Real-ESRGAN）。...此外，该项目还考虑了在实际应用中常见的振铃和过冲伪影，并试图减少这些伪影的影响。技术特点纯合成数据训练：Real-ESRGAN完全使用合成数据进行训练，这样可以更好地控制训练过程中的降质模型。...高阶降质建模：通过模拟现实世界中的降质过程，比如模糊、噪声、压缩等，Real-ESRGAN能够处理各种低质量图像。...减少伪影：针对修复过程中可能出现的振铃和过冲伪影，Real-ESRGAN进行了优化，以提供更加自然和真实的图像。...具体来说，引入了高阶退化建模过程，以更好地模拟复杂的现实世界退化。我们还考虑了合成过程中常见的振铃和过冲伪影。此外，我们还采用了具有频谱归一化的 U-Net 判别器来提高判别器能力并稳定训练动态。

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技术解码 | 腾讯明眸技术全面解析——深度学习AI画质增强

↓ 去除噪声：主要指拍摄过程和压缩导致的噪声点和伪影 ↓ ↓ 去除模糊：主要包括各种各向同性和异性的高斯模糊 ↓ ↓ 去除块状：主要指压缩严重时出现的块状效应 ↓ ↓ 超分/细节：主要指模糊和下采分辨率变化丢失细节...不同方法在压缩恢复上的效果对比画质估计和修复的工作，主要是针对一些本身带有噪声和被压缩的视频帧进行修复和增强。...若不经过这部分的处理，直接做譬如清晰度和纹理增强、色彩增强的操作，有机会放大噪声和伪影。反过来，若不管视频本身质量，一律统一进行去噪声和压缩的处理，也会导致细节丢失的问题。...在这个任务里，我们会重点考虑如何增强细节和纹理，达到去模糊和更加清晰的目的，但是也要同时兼顾到即使是较好的源也可能会有轻微的噪声，这些噪声若完全不理会，同样也是会被一起增强。...我们发现在合适的权重下新方法在各项指标上均有所提高。如下图所示，左边为TecoGAN结果，右边为改进后的结果。对比可以发现，我们生成的超分图细节更加丰富可信，同时也消除了一些伪影。

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Sketch 86 for mac中文版 Sketch 86新功能介绍

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如何修复Windows 10中损坏的系统文件！

背景及内容相信大家用电脑的都遇到过这样的情况：电脑在启动过程中感觉有问题或遇到问题，这时候则Windows系统文件可能已损坏，丢失，甚至已被某个软件安装更改。...如何运行“sfc“命令 sfc参数 SFC [/SCANNOW] [/VERIFYONLY] [/SCANFILE=] [/VERIFYFILE=] [/OFFWINDIR...，并尽可能修复有问题的文件。...它验证文件版本并修复损坏的文件（将其替换为修复源中的文件）。这有助于您解决由于系统文件损坏导致的Windows系统问题。因此，”sfc /SCANNOW“为最常用的系统修复命令。...一次修复系统文件的完整步骤： 1、打开PowerShell【Win+X】或者搜索框命令提示符。 2、在Powershell中输入以下内容，回车。

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暗光增强简介如图1所示，暗光增强的主要任务是增强低光图像的能见度和对比度，同时修复隐藏在黑暗中或由于提升亮度而引入的噪声、伪影、颜色畸变等复杂的退化模式。...一是假定暗光图像都是干净的，不存在噪声伪影等。然而由于成像设备的缺陷，暗光图像常常带有噪声。二是这类算法依赖于手工设计的图像先验，常常需要调参且表征能力很弱。...在图3 (b) 中，我们设计一个光照引导的 Transformer IGT（Illumination-Guided Transformer）来作为退化修复器。...2.1 单阶段视网膜理论框架根据视网膜理论，一个低光图像 I 可以分解为一个反射图 R 和一个照度图 L 的点乘：然而这个视网膜模型并没有考虑噪声伪影等退化因素。...那么在提升低光图像亮度时，上边等式两边会同时点乘一个亮度图：等式右边第三项便表示隐藏在黑暗中的噪声伪影，并在提升亮度过程中被进一步放大。第二项表示点亮过程造成的失曝，过曝和颜色畸变。

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