对通过基于图像的神经渲染来恢复密集的 3D 表面，神经表面重建已被证明是可行的。然而，目前的方法很难恢复真实世界场景的详细结构。
Create 绘图 绘制图素，建立2D,3D几何模型并完成工程作图
文章：M2DP: A Novel 3D Point Cloud Descriptor and Its Application in Loop Closure Detection
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
物体的 3D 形状测量有许多应用领域，如机器人，3D接口、存档和复制等，而 3D 扫描仪已经商用。尽管如此，现存大多数 3D 形状测量系统捕获多个子帧，来测量单个深度图或单个点云，帧速率仅为 30 fps。这种方法在测量动态对象时，系统可能会因子帧之间的模糊或位移而导致噪声和误差。因此，需要单帧高速测量方法来处理移动或变形的目标，例如传送带上的产品、手势和非刚体。另一方面，在仅具有单帧的基于三角测量的方法中，测量的 3D 点云将是稀疏的，因为它难以获得密集的对应关系。而在使用飞行时间 (ToF)相机的情况下，由于散粒噪声，单帧深度的精度也相对较低。因此，为了实现对动态物体的密集、准确和高速的 3D 形状测量，不仅需要简单地在单帧中加速过程，还需要用别的方式提升测量精度和效率。
选自arXiv 作者：Wanchao Su、Dong Du、Xin Yang、Shizhe Zhou、Hongbo Fu 机器之心编译 参与：Panda 如果设计工具能根据简单的素描自动生成法线贴图，那将能够为图形设计师提供很大的帮助。近日，香港城市大学、中国科学技术大学、大连理工大学和湖南大学四所高校的研究者提出了一种使用生成对抗网络的法线贴图生成方法。该研究的论文已被将于 5 月 15-18 日在加拿大蒙特利尔举办的 ACM SIGGRAPH 交互式 3D 图形和游戏研讨会（i3D）接收。 法线贴图（n
描边的实现方法采用将模型的轮廓线顶点向法线（或顶点）的方向扩展一定的像素得到。也可通过边缘检测（基于法线和深度）来实现。
文章：Automatic Building and Labeling of HD Maps with Deep Learning
论文标题：Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimation Revisited
通过法线方向和视线方向的夹角来判断点是否处于边缘，从而给其增加边缘光，视线方向和法线方向垂直时，则该点在当前视角来看处于边缘。夹角的判断需要通过向量dot点积，点积结果为0时，法线方向与视线方向垂直，则该点处于边缘，给其增加边缘光。
官方示例原文地址：https://docs.unity3d.com/Manual/SL-SurfaceShaderExamples.html
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。
上一篇讲到Blender通过命令菜单就能找到几乎所有建模命令，但是这些命令并不是常常都能用到。这一篇我们研究一下常用的建模命令和快捷键，其他的命令，通过以后建模案例再进行学习。
3D 衣物建模是计算机领域的一个关键且具有挑战性的任务，具体是指如何在计算机中构建一件 3D 的虚拟衣物。构建 3D 衣物具有多种实际应用，包括 3D 虚拟试衣、虚拟数字人和服装设计。最近基于学习的衣物建模方法收到越来越多的关注，然而，现有方法多针对特定类别或相对简单拓扑的衣物进行建模。
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
本文是‘Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling’这篇论文的学习总结。论文作者是Tzu-Mao Li(李子懋 mào), Miika Aittala, Frédo Durand 以及Jaakko Lehtinen。李子懋的博士论文（dissertation）获得了SIGGRAPH2020最佳博士论文奖，称其‘为新兴的可微计算机图形学奠定了基础’。而这篇论文(paper)则首次提出了如何解决光路微分的方式(propose a comprehensive solution to the full light transport equation)。插一句题外话，我没有读论文Acknowledgments的习惯，我无意间瞥了这篇论文其中的一段，驱使我读完了整个Acknowledgments，推荐大家读一下该论文的Acknowledgments。
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。
曲面：通过选取的两个或多个截面外形，利用参数化最小光滑熔接方式形成的一个平滑曲面。（各曲线串联起始点都应对齐，方向应相同，否则生成曲面扭曲。TYPE用了设置曲面类型C—曲线定义型曲面，P—参数型曲面，N—NURBS曲线，为C时没有举升曲面与选取截面外形间误差设置）
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
前面几节讨论了直接从二维观测重建三维对象的方法。本节展示了如何使用附加提示，如中间表示和时间相关性来促进三维重建。
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章：How Many Animals and Arp-imals Can One F
随着信息网络技术的不断发展，大量数据中心的建设，机房监控软件已经成为了机房管理者重要的管理工具，机房监控软件也从无到有，从2D到3D，从静态到三维动态的改进。 不多说，直接上图↓
这是有关控制角色移动的教程系列的第11部分，也是最后一部分。它把我们毫无特色的球变成了滚动的球。
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义，并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结，可能有些地方有理解有误，请大家抱着批判的态度学习。
代码：https://github.com/LiangliangNan/Easy3D
现有方法的生成外观，特别是在遮挡区域，逼真性很差。我们认为现有方法的性能不佳是由于训练数据的有限多样性导致的。然而，扩展现有的2D服装人类数据集还需要大量的人工注释。为了解决这个限制，我们提出了一种简单而有效的算法，可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类，而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。
---- 新智元报道 来源：arxiv 编辑：LRS 【新智元导读】还在发愁3D 模型渲染的速度太慢吗？最近ICCV 2021 上一个作者提出了一个全新方法RtS，可以让渲染在质量不变的情况下，速度提升128倍！ 在三维计算机图形学中，多边形造型是用多边形表示或者近似表示物体曲面的物体造型方法。多边形造型非常适合于扫描线渲染，因此实时计算机图形处理中的一项可以使用的方法。其它表示三维物体的方法有 NURBS 曲面、细分曲面以及光线跟踪中所用的基于方程的表示方法。 但计算渲染表面的底层场景参数仍然是
前言 设计师需求中3D视觉平移到互动H5中的项目越来越多，three.js和PBR工作流的结合却一直没有被系统化地整理。 和各位前端神仙一起做项目，也一起磕磕碰碰出了爱与痛的领悟。小小总结，希望3D去往H5的道路天堑变通途。 本手册主要分为两大部分： Part 1 理论篇：主要让设计师了解计算机到底是如何理解和实时渲染我们设计的3D项目，以及three.js材质和预期材质的对应关系。 Part 2 实践篇：基于three.js的实现性，提供场景、材质贴图的制作思路、以及gltf工作流，并动态讨论项目常
1.Leveraging Cutting Edge Deep Learning Based Image Matching for Reconstructing a Large Scene from Sparse Images(IJCAI 2023)
摘要：本文提出了InstantMesh，这是一个用于从单视角图像生成即时3D网格的前馈框架，具有当前非常优秀的生成质量和显著的训练可扩展性。
点积具有带有单位向量的另一个有趣的属性。想象一下，垂直于该矢量（并通过原点）的平面通过了一个平面。平面将整个空间分为正数（在平面上）和负数（在平面下），并且（与流行的看法相反），您还可以在2D中使用其数学运算：
贝塞尔曲线是自然几何形状的数学近似。我们使用它们来表示一条曲线，该曲线具有尽可能少的信息并具有很高的灵活性。
论文名称：3D Common Corruptions and Data Augmentation（CVPR2022[Oral]）
如果液体不动时，在视觉上是无法与固体区分开的。你看的到底是水，果冻还是玻璃杯呢？水池是结冰的吗？但可以肯定的是，如果干扰它并观察它是否会变形，以及变形多少就可以区分。仅从创建上看起来像流体的材质是远远不够的，实际上它必须要能动起来。否则，它就是看起来像是水的玻璃雕塑或已经结冰的水。当然，这对于一张照片来说已经足够了，但对于电影或游戏来说远远足够。
可以看到它的实现方式是将 mousemove 事件触发时的坐标，用长宽不一的矩形连接起来，所以连接处出现了明显的“断裂”，整个轨迹也不平滑，而且其宽度和透明度的“渐变”也比较生硬，有明显断层。
点云补全是指根据部分点云恢复完整的点云形状。现有方法需要完整的点云或同一对象的多个部分点云来进行训练。与以前的方法形成对比，本论文提出的Partial2Complete (P2C)第一个仅需要每个对象的单个不完整点云就可以进行自监督学习的框架。具体而言，我们的框架将不完整点云分组为局部点云块作为输入，预测被遮挡的点云块，通过观察不同的局部对象学习先验信息。我们还提出了区域敏感Chamfer距离以正则化形状误匹配，不限制补全能力，并设计了法线一致性约束，鼓励恢复的形状表面连续完整。这样，P2C不再需要完整形状作为监督，而是从类别特定数据集中学习结构线索，补全部分点云。我们在人工ShapeNet数据和真实ScanNet数据上证明了我们方法的有效性，结果显示P2C产生了与完整形状训练方法可媲美的结果，并优于多视角训练的方法。
描边效果是游戏里面非常常用的一种效果，一般是为了凸显游戏中的某个对象，会给对象增加一个描边效果。最近又跑回去玩了玩《剑灵》，虽然出了三年了，感觉在现在的网游里面画面仍然算很好的了，剑灵里面走近或者选中NPC的一瞬间，NPC就会出现描边效果，不过这个描边效果是渐变的，会很快减弱最后消失（抓了好久才抓住一张图….）
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真，这些方法引入了多视图约束作为正则化，以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展，但由于形状-颜色的模糊性，它们往往无法捕获准确的3D形状，从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中，来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性，它学习了一种改进的形状表示。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15
Maya 2023中文版是Autodesk旗下的一款3D动画软件，有效地实现了现成模型的可视化功能。在该程序中，您可以找到要求苛刻的建模者所需的一切，还可以选择自己的动作算法。该程序配备了四个内置的可视化工具，此外，还可以安装各种插件，包括V-Ray。它配备了各种工具，可实现高质量、便捷的 3D 工作。
自从加入学习圈「3D视觉技术」以来，与小伙伴们一起讨论交流了近200多个学术问题，每每遇到一些令我难以回答的问题，我都会为自己学识有限而深感焦虑。好在圈里有很多热心的小伙伴总能在我「危难」之时，替我补充回答，并且每每补充回答总是让我惊叹不已。在此深表感谢。
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如下图示，通常一个光滑的表面（比如水晶球）会反射环境光，因此我们可以看到球面上会被映射出其他物体。那么计算机中如何表示这个呢？
作者丨Thomas Viehmann 编译丨钱磊 编辑丨陈彩娴 今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。我的计划具体如下： 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式； 接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨； 研究一些关于插值神经网络和双下降的文献； 在文末做一个非常简单的实验，用图形直观地讲解为什么双下降现象会发生。 1 正式设置一个机器学习问题 为了有些趣味，让我们先设置一个问题。 首先从数据开始。假
在本文中，我们提出了一种在RGB-D场景中，在目标周围放置三维包围框的技术。我们的方法充分利用二维信息，利用最先进的二维目标检测技术，快速减少三维搜索空间。然后，我们使用3D信息来定位、放置和对目标周围的包围框进行评分。我们使用之前利用常规信息的技术，独立地估计每个目标的方向。三维物体的位置和大小是用多层感知器(MLP)学习的。在最后一个步骤中，我们根据场景中的目标类关系改进我们的检测。最先进的检测方法相比,操作几乎完全在稀疏的3D域,在著名的SUN RGB-D实验数据集表明,我们建议的方法要快得多(4.1 s /图像)RGB-D图像中的3目标检测和执行更好的地图(3)高于慢是4.7倍的最先进的方法和相对慢两个数量级的方法。这一工作提示我们应该进一步研究3D中2D驱动的目标检测，特别是在3D输入稀疏的情况下。
本篇博客主要为个人学习所编写读书笔记，不用于任何商业用途，以及不允许任何人以任何形式进行转载。 本篇博客会补充一些扩展内容（例如其他博客链接）。 本篇博客还会提供一些边读边做的效果截图。文章内所有数学公式都由Latex在线编辑器生成。 本篇博客主要提供一个“glance”，知识点的总结。如有需要请到书店购买正版。 博客提及所有官方文档基于2022.2版本，博客会更新一些书中的旧的知识点到2022.2版本。 如有不对之处欢迎指正。 我创建了一个游戏制作交流群：637959304 进群密码：(CSGO的拆包密
今天给大家介绍发表在CVPR2021上的一项工作。在这项工作中，作者提出了一个新的蛋白质结构深度学习框架。该方法将蛋白质原子原始 3D 坐标和化学类型作为输入，利用原子点云和高效几何卷积层实时计算和采样分子表面，以端到端的方式学习蛋白质结构特征。实验证明，在相互作用位点识别和蛋白质-蛋白质相互作用预测两项任务中，该方法以更快的运行时间和更少的参数实现了最先进的性能。
关键点也称为兴趣点，它是2D图像或是3D点云或者曲面模型上，可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性，区别性的点集，从技术上来说，关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量减小很多，与局部特征描述子结合在一起，组成关键点描述子常用来形成原始数据的表示，而且不失代表性和描述性，从而加快了后续的识别，追踪等对数据的处理了速度，故而，关键点技术成为在2D和3D 信息处理中非常关键的技术
图 1：DeepSDF 通过潜在编码和前馈解码器网络来表征形状的符号距离函数。以上图像是 DeepSDF 在学习到的形状潜在空间中进行两个形状的插值后的光线投射渲染。
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