二维力导图目前业界常用的图数据展示都采用 2D 力导图的逻辑，如下图所示： 图片 这种二维化的可视化模式，在图形语义上对物理世界数据进行了降维，通过点、边形状来描述实体和关系，符合人脑的习惯性直觉，简化了图数据的理解成本...图片 图数据 3D 可视化图数据的 3D 可视化在逻辑上和 2D 比较像，我们一般依然是采用 2D 的 Fruchterman 力导图逻辑，也依然需要尽量避免交叉遮挡，但维度升了一维，逻辑复杂的也上升不少...提供不同角度的图结构 图片 对于高密度的点边，可以像 3D 游戏一样，将视角转移，切换，观察到不同角度的图数据结构 图片 图片 相同的数据也可以有完全不同的可视化效果。...高性能可视化目前我们的 3D 可视化可以支持 10w 点，10w 边同时渲染。...利用上述的一些手段，我们将 3D 可视化的性能几乎提升到浏览器极限，对于一些不大的图空间数据，完全可以一次性载入分析。
相关链接： http://stats.nba.com/ 篮球爱好者、同时也是UCLA的统计学博士Nathan Yau搜集了一些相关的数据集，并且通过3D建模把不同选手的投篮数据立体展示了出来。...他使用了3D打印机打印出球员的投篮热图（即在球场上的投篮命中率分布），利用Todd Schneider的BallR扩展库和Ian Walker的r2stl扩展库，球员的投篮数据可以被处理，并导出为适用于...3D打印的数据。...哈登的投篮热图 ? ? 今年的常规赛MVP（最有价值球员）得主詹姆斯·哈登的投篮热图十分有趣。需要介绍一下，他所在的火箭队采取了一种“魔球”战术：只投三分，或者内线上篮，忽略其他的一切。...由于几乎不投三分球，西蒙斯的投篮分布更像是一个中锋才会有的结果，但是在图中看不到的是他顶级后卫的助攻数（8.2次/场，排名第五）。 看了这些3D图之后有什么想法呢？
，也就是识别出一个东西所在的场景。...（图片说明：城市的环境要素识别） 得到建筑、街道等环境要素的数据以后，计算出建筑在图片画幅中的占比， 将数据加权平均之后，可以在地图中渲染出建筑视觉密度分布3D图，用到的地图渲染工具是deck.gl。...比如下图的上海市建筑视觉密度分布3D图，可以看到上海的中心区视觉建筑比较密集，特别是浦西，虽然浦东的高建筑比较多，但是建筑的视觉密度跟道路的宽度有关，所以浦东的建筑视觉密度没有浦西那么大。...（图片说明：交通要素识别） 通过对城市街景进行分析，我们在102万北京市街道影像的照片中识别出了215万的行人，将这些数据放在城市中做出3D效果图，可以直观地反映出北京从二环到五环的人群分布状态。...（图片说明：从102万北京市街道影像的照片中识别出215万的行人） （图片说明：北京市行人密度3D效果图） 通过对城市街景的分析，我们团队在102万北京市街道影像的照片中识别出了780多万的车辆，以及
Omniverse怎样助力创作 30年前，科幻小说家尼尔·史蒂芬森在自己的小说《雪崩》(Snow Crash)中首次提出了“元宇宙”概念，在他的最初设想中通过数字替身(Avatar)，人们可以在一个虚拟三维空间中生活...，在这个虚拟世界里，现实世界的一切事物都将被数字化复制。 ...赵开勇表示：“最开始我们是在2019年就知道NVIDIA有这样的一个功能平台，直到去年做了这样的尝试，到现在把我们建完的3D模型跟设计图结合起来，再实时把设计的3D模型和建完的模型渲染出来。” ...近期上映的中国探月官方纪录片《飞向月球》第二季中也采用了Omniverse平台，其通过运用物理渲染、实时光线追踪、高精度3D扫描等多项黑科技，首次将AI超写实数字人应用在4K科学纪录片中。 ...写在最后 在采访最后，光叔表示：“如果用Omniverse平台来搭建元宇宙，可以上千人来做同一个项目、同一个东西，把它做到最好，每个人各司其职、利用强大的算力和USD格式的便利性，我们一起做一个有意思的东西
我们将解析七种与统计、分析和商业不兼容的视觉样式。 1. 蛇形图（Snakes） 你有没有见过一个CRM 或ERP 仪表盘设计，以鲜活的3D 管道为图形？我把这种方法叫做“蛇形图”。...尽管这种可视化效果在视觉上看起来很吸引人，但它们对无法呈现真实数据，而且更重要的是，它们很难使用。几乎所有的东西都是上面图表上的装饰，而真正的数据只包含10个数据点。...为什么我们不能有一些比单调的矩形更有吸引力和原创性的东西呢？我必须承认，3D“香肠”不是一个好的选择，原因如下。 这种可视化有相当多的问题，但关键的问题是数据被盗。...3D 图表缺乏准确性，当用户快速浏览界面以发现异常和倾向时，3D图表会造成一个严重的障碍。在下面的一张图片中，我试图模拟第一眼看到什么会吸引人们的注意。...圆形、阴影、渐变填充和3D 效果与普通表单相比，不能承受“不完美”的真实数据。 时尚概念的特点是数据可视化，它们看起来令人印象深刻，但并不一定是最合适的(例如，两个数字就足够了的甜甜圈图)。
我们将解析七种与统计、分析和商业不兼容的视觉样式。 1. 蛇形图（Snakes） 你有没有见过一个CRM 或ERP 仪表盘设计，以鲜活的3D 管道为图形？我把这种方法叫做“蛇形图”。 ?...尽管这种可视化效果在视觉上看起来很吸引人，但它们对无法呈现真实数据，而且更重要的是，它们很难使用。几乎所有的东西都是上面图表上的装饰，而真正的数据只包含10个数据点。...为什么我们不能有一些比单调的矩形更有吸引力和原创性的东西呢？我必须承认，3D“香肠”不是一个好的选择，原因如下。 ? 这种可视化有相当多的问题，但关键的问题是数据被盗。...3D 图表缺乏准确性，当用户快速浏览界面以发现异常和倾向时，3D图表会造成一个严重的障碍。在下面的一张图片中，我试图模拟第一眼看到什么会吸引人们的注意。...圆形、阴影、渐变填充和3D 效果与普通表单相比，不能承受“不完美”的真实数据。 时尚概念的特点是数据可视化，它们看起来令人印象深刻，但并不一定是最合适的(例如，两个数字就足够了的甜甜圈图)。
如果只有一只眼睛打开，就无法看到你手上的3D点，因为所有点都投射到与你的脸相同的图像平面上（即你看不到背后的东西）。...再试一次，看看你自己，你会注意到，只要一只眼睛，你会看到某些东西（特别是在背景中），而你不能用另外一只眼睛看到。 好的，那又怎样呢？...在实践中，这将需要手工进行微调，并进行大量的尝试和错误。这就是为什么在将视差图转换为点云之前将其可视化非常方便的原因。 经过反复的尝试，视差图变成了这样。 ?...Didier Stricker教授幻灯片中的转换矩阵。 #Generate point cloud. print ("\nGenerating the 3D map...")...这个文件可以使用meshlab可视化。就我而言，这就是我的结果。 ? 我自己的点云。 正如你所看到的，图像看起来有噪声、畸变，非常类似视差图的样子。
机器之心专栏 机器之心编辑部 图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。...分析异常数据有助于企业或用户理解其背后的形成机制，从而做出相应决策，避免损失。随着网络发展，面向结构化数据的异常检测，即图异常检测，受到越来越多关注。...下图直观对比了传统异常检测与面向图的异常检测任务之间的区别。 图 1：传统异常检测与面向图的异常检测任务对比。 近年来，图神经网络成为分析处理结构化数据的一大利器。...为了可视化这种右移现象，研究者首先随机生成了一个有 500 个节点的 Barabási–Albert 图（BA 图），并假设图上正常节点和异常节点的属性分别遵循两个不同的高斯分布，其中异常节点的方差更大...图 2：频谱能量 “右移” 现象的可视化。 从上图可以看出，当异常数据占比为 0% 时，大部分能量集中在低频部分（λ<0.5）。
图神经网络（GNN）被广泛应用于结构化数据的异常检测，例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。...分析异常数据有助于企业或用户理解其背后的形成机制，从而做出相应决策，避免损失。随着网络发展，面向结构化数据的异常检测，即图异常检测，受到越来越多关注。...下图直观对比了传统异常检测与面向图的异常检测任务之间的区别。 图 1：传统异常检测与面向图的异常检测任务对比。 近年来，图神经网络成为分析处理结构化数据的一大利器。...为了可视化这种右移现象，研究者首先随机生成了一个有 500 个节点的 Barabási–Albert 图（BA 图），并假设图上正常节点和异常节点的属性分别遵循两个不同的高斯分布，其中异常节点的方差更大...图 2：频谱能量 “右移” 现象的可视化。 从上图可以看出，当异常数据占比为 0% 时，大部分能量集中在低频部分（λ<0.5）。
Facebook AI 已经推出了用于 3D 深度学习的开源工具包，PyTorch3D。 ? 顾名思义，PyTorch3D 是一个基于 PyTorch 的高度模块化，且经过优化的库。...旨在通过 PyTorch 简化 3D 深度学习。 PyTorch3D 带有常用的 3D 运算符和用于 3D 数据的损失函数，以及模块化可微渲染API。...作为版本的一部分，Facebook 同时还开源了 Mesh R-CNN，一个能够对照片中的 2D 物体进行 3D 建模的神经网络模型。 ?...并且，Facebook 把 PyTorch3D 与 2D 识别库 Detectron2 结合在了一起，将对物体的理解进一步推向三维。...那么，就一起来看看 PyTorch3D 是怎样让 3D 深度学习变更快更灵活的。
2、小弟用惯了CAD,最近开始学习3D MAX这个软件,可是总觉得3D MAX这个软件画出来的图没有CAD那么精确,因为我画的是机械图,所以和实际尺寸最好是一样的,不知道用过这个软件的高手有什么看法答：...CAD主要用于工程设计，3D主要用效果图展示。 3、为什么把CAD的文件导入到3D MAX后,都变成的一个整体了,鼠标点一下就把刚导入图形全都选种了,有没有什么工具能把一个整体的图形给炸开。...16、请问怎样在3dmax中输入中文？文字怎样变成立体的？ 答：切换输入法呗！如可输入英文不可以输入中文，那是字体文件的事。要变为立体的，用倒角最直接！ 17、怎样才能在3D中做出由大到小的字呢？...22、我刚学3D现在需要设计一个厨房，应怎样开始？ 答：先进行室内设计，然后具体建模，就是制作各种东西，最好都用3dmax制作，有的人图省事，大都用photpshop贴2维图片，作出的图令人作呕。...在布尔运算卷展下部有一些选项，是用来设置运算方式的，比如剪切，重叠，组合。 26、怎样做装在杯子里的水？ 答：你可以把你的杯子再复制一个后把它的点拉下来把它转一下就好了。
沟通的突破标志着人类文化的转折点。在沟通方面，语言、文字和算术能力得到了很大的发展。它们让我们可以把想法编码为文字，并量化成数字。没有沟通能力，人类的发展将会停滞在石器时代。...联邦能源补贴数据图 这个桑基图展示了美国经济中的能源流动，强调了近一半的能源消耗是作为废热流失的。 美国经济中的能源流动 我喜欢把数据用美观的形式展现。...有些时候我编写代码 ，去把数千个数据点快速生成图片，编程也让我可以制作交互式图表。现在我们还可以根据自己的条件来导航信息。...2006年 纽约时报重新设计的股票板块 不久之后，华尔街日报复制了这个设计，从而简单化通常是大部分图表的目标。 一张好的图胜过千言万语 但有时候我们需要复杂性，并充分展现出大量数据集。...盖洛普公司的前主席--亚力克·盖洛普，他有次给了我一本非常厚的书。数百页纸涵盖了60年的总统支持率数据。 我告诉他，整本书可以图表化在一页上。他说 "这不可能”。
创造有趣的可视化动图。...当你想要显示基于时间或者基于循环的故事时，这种方式将对你非常有帮助。在图片中采用动画的形式，你可以为特定组合的参数的画出随时间流动的可比的数据。...换言之，理解并且看到某些参数随时间（的演进）而发生的改变。 请允许我用一个例子展示给你： 例子：GDP与预期寿命相比较 假如说你想去展示不同的洲/国家的GDP和预期寿命是怎样随时间的改变而改变的。...使用animation包来加速gif图片中的投影 正如我们看到的那样：这个动图包含1965年到2016年多年的图片。...因此，为了加速可视化的呈现，我们可以用Animation包中的ani.option()来加速。 结论 这篇文章是对动图世界的一个入门教程。读者可以在其他的项目里尝试和应用同样的方法。
比如下面 BAT 三位大佬的军装照。 从左至右：李彦宏、马云、马化腾 不过，天天P图到底是怎样实现人脸融合的？为什么很多照片的违和感依然很强？用户的图片上传之后会泄露隐私吗？...AI科技大本营：“人脸融合”是怎样的实现的？ 答：军装照H5中，最关键的一环就是将用户照片合成军人形象。而天天P图就是提供了这项名为“人脸融合”的图像处理技术。...目前除了光照因素影响之外，对于个别用户侧脸照融合后效果还有改进空间，未来我们也会尝试利用 3D 信息来对侧脸进行修正，为用户提供更精准的P图效果。 AI科技大本营：使用的人越多，效果会越好吗？...AI科技大本营：用户上传到后台的图片的隐私怎样保证？ 答：管理层面，腾讯制定了严格的内部安全管理制度和操作规程，保证接触数据权限的最小化；技术层面，我们会对数据进行脱敏处理，保证用户隐私不受侵犯。...在相机这里，我们会在 3D，AR，和智能化这块寻找一些突破口，让相机更加聪明更好玩，做成一款兼具效果美和趣味性强的智能相机；在人脸处理上，我们也会在不断优化换脸效果的同时深度挖掘更多的新玩法。
去考虑看一张椅子的照片。即使我们以前从未见过这样的椅子，但我们人类有出色的能力，可以从这单张照片中推断出这张椅子的三维形状。...可以证明人类经验主义的一个更具代表性的例子就是，我们和椅子共处于同一个物理空间中，并从不同的角度积累信息，在我们的脑海中可以组建起这个椅子的三维形状。这个复杂的二维到三维的推理任务，我们是怎样完成的？...给定一组具有已知摄像机的图像，LSMs为底层场景生成一个3D模型 - 具体来说，在每个输入视图的像素深度图的形式中，要么是一个像素占用网格，要么是一个场景密集点云。...然后通过跨多尺度聚合信息并合并先验的图形（诸如局部平滑度，分段平面度等），过滤/正规化这些匹配成本（通常是嘈杂的）。最终过滤后的成本量被解码为预期的表示形状，如3D体积/表面/视差图。...我们还展示了非范畴化的泛化，即LSMs可以重构汽车，虽然它们仅仅是在飞机和椅子的图像上训练。因为我们对任务的几何处理才使之成为可能。
块匹配的关键是在可视区域重叠的两幅图像之间寻找强匹配点。通俗地说，这意味着算法将在捕获同一对象（即相同的事物）的两张图片中寻找相同的像素。...只睁开一只眼，你就看不见你手上的3D点，因为所有的点都投射到你脸上相同的同一图像平面上（即你看不到背后是什么东西）。...再试一次，用你的眼睛亲眼看看，你会注意到，用一只眼睛你能看到某些东西（尤其是在背景中），而另一只眼睛却看不到。 好吧，那又怎样？...好吧，当你改变哪只眼睛睁开，哪只眼睛闭上时，你会无意识地把焦点转移到你感兴趣的东西上（在这个例子中是你的手），你可以通过跟随一条线来实现。这条线被称为“极线”。...这就是为什么在将视差图转换为点云之前，将其可视化非常方便的原因。 经过多次的尝试和错误，我的视差图最终是这样的。 我自己的视差图 如你所见，这个视差图在我衬衫的区域有很多死点和斑点。
3D 游戏的 prompt 都介绍完，我只能挑选一些我比较喜欢的风格讲一下，而且我不是专业的 3D 设计师，所以未免会有讲错的地方，望见谅。...blender 3d, game sheet game sheet 简单说是那种游戏设定图，一般就是罗列各种装备 主体是什么？...我有用 ChatGPT 辅助我生成提示词，但没有用 Role 模式，而是让它：翻译：我知道我想要的东西，但不知道其英文描述。...Miniature faking 迷你化仿效果（Miniature faking），也称为玩具世界效果，是一种通过特定的拍摄和处理技术来创造出一种缩小的场景感觉的方法。...，而照片中的其他区域则变得模糊不清的技术。
直接将图片拖到十六进制编辑器中就可以查看到图片中的 ASCII 码，很多题目都会将信息隐藏在这里面，windows 底下一般常用的就是 winhex 这个软件 0x03 图片截断 有时候下载下来的图片是被截断的...，有一部分东西被隐藏了起来，这时我们就可以修改图片的宽或高看看是否有信息被截断。...把图片拖到十六进制编辑器中就可以查看一些很详细的信息，就能知道图片是从哪开始怎样结束的，果然，互联网上万物皆是二进制 0x04 图片隐藏文件 第三点已经提到了，图片文件对于开始和结束都有起始标志位，要是在结束位之后再塞些东西图片处理器也不会将其视作图片的一般分处理...png 图片 save bin 保存为 png 格式得到一张二维码的图，扫描即可得到 flag 0x07 双图隐写 假如题目给了两张图，那么大概率就是双图隐写了，因为一张图片得到的信息不够，一般要对两张图片进行一定操作才能拿到...flag ，比如求异或之类的，这里是高校信息安全运维赛的一道题目 他这里其实用到了盲水印，因此需要一张保留了原始信息的原图，另外一张是注入了盲水印后的图，所以用 GitHub 上开源的这款工具就能够找出图片中的信息
（这张图并不是吴彦祖····） 你可能会记得我们曾经讲过的深度伪造算法，可以实现人脸部图像的无痕替换修改，这项技术与之类似，不过是应用到整个人体上。...例如一个舞蹈视频，我们看到一个二维的像素网格，但是我们都知道他是三维物体在二维网格上的展示，我们需要计算机也有这项能力并且能够将此可视化。 ? 在这项技术中，计算机和图片建立了一个对应。...即它衡量了图片中的像素点与另一张图片中的像素点的匹配度，这是二维图片和三维图片的匹配。...为了避免图片中有空洞，也就是说为了让关联点之间挨得更近，我们需要建立密集对应，通过物体检测、物体分割和姿态估计建立模型。当然，更简单的方式是我们使用有标签的数据集帮助深度学习变得更简单。...网络需要判断每个像素点是属于背景还是区域，并给出具体的坐标，并使用感兴趣区域池化的方法来生成不同的区域，把特征结果输入提供给不同的区域分支。 ? 最终实现对了从人到 3D 模型的构建。 ?
目前，通常采用两阶段方法来解决该问题：自顶向下方法，即先检测图片多个人体的位置，之后对检测到的每个人使用单人 3D 姿态估计模型来分别预测其姿态；自底向上方法，即先检测图片中所有人的 3D 关键点，之后通过相关性将这些关键点分配给对应的人体...另一方面，在缺少数据分布先验知识的情况下，从单张 RGB 图片中估计 3D 关键点位置，特别是深度信息，是一个病态问题。...单阶段多人 3D 姿态估计模型 在实现上，DAS 模型基于回归预测框架来构建，对于给定图片，DAS 模型通过一次前向预测输出图片中所包含人物的 3D 人体姿态。...考虑到真实分布不可追踪的问题，DAS 模型利用标准化流（Normalizing Flow）来达到对于模型预测结果概率估计的目标，以生成适合模型输出的分布，如图 2 所示。 图 2：标准化流。...根据单阶段算法的可视化结果，如图 6 所示，该算法能够适应不同的场景，例如姿势变化、人体截断以及杂乱背景等来产生精确的预测结果，这进一步说明了该算法的健壮性。 图 6：可视化结果。
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