——尘曲 https://github.com/yisol/IDM-VTON 分享一个AI换装虚拟试穿的模型 git clone https://github.com/yisol/IDM-VTON.git
游戏中的换装系统一直是游戏中不可或缺的一部分,在Unity中如何去实现换装?换装需要注意哪些问题?接下来我们就上面两个问题展开讨论。 ...换装主要分为两种类型,一种类型是对于静态模型的换装,就是直接将身体需要换的Mesh更换即可。另一种类型是对于动态的,有动作的模型的换装。...所以我们主要是针对后者进行的Avatar换装。 换装的实现效果图: ? ? 以上是在模型的运动过程中把裤子进行了更换。其他的也是一样处理的。 那Avatar换装的原理是什么?...第二、需要换装的各部分Mesh。 需要把各部分的Mesh绑定到骨架上,在骨架的运动过程中,绑定在上面的Mesh会一起跟随运动。 各部分的Mesh在unity中展示的效果如下图: ?...这样我们就完成了换装,运用一套骨架,可以绑定多个Avatar,效果如下所示: ? 是不是很简单?
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展: 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新,尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。
CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程,具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接,本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考,以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程,也顺便将踩坑过程分享,帮助后人少走弯路...学习过程(以Lab为单位总结) 简单查阅别的学习经验后,大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多,lab是课程的精髓,我已经粗略的学过编译原理,计算机组成原理和操作系统,所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab,目标3个月完成大多数的lab(也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过) Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成
本文是总结用pixijs实现一个 人物换装的H5 2D游戏 如果你对这个游戏感兴趣,就跟我走 如果你还不了解pixi的用法,可以看这篇文章 pixijs 需求级入门 本文目录 1、游戏介绍 2、代码实现...sprite.name = "delBtn"; return this.icon; } } 新容器的 基点 和 位置 虽然我们创建了一个新容器去 包含 按钮、人物,但是只是为了代码上的结构清晰,实际上新容器效果和...makeObjectDraggable(container) } } 3缩放、旋转 两个事件的触发是 点击 右上角的 按钮,实现效果如下 所以需要给 按钮绑定事件(按下、抬起、移动) class
本节学习目标 如何设计换装应用 解决模型绑定骨骼动画时出现的问题 由于今年是AR元年,在苹果推出的ARKit框架之后,各行各业都在马不停蹄的玩起了创意,希望在自己的应用基础上加入AR的元素 由于要和原生应用进行结合...iOS 工程师组合拳 (UIKit + ARKit +SceneKit ) AR换装通用需求 1.选择体重,身高,性别,肤色,以及 脸型,体型,腿型,眼睛,嘴巴,鼻子,发型等生成对应的模型 2.根据选择的人物...,进入入住商家进行服饰试穿(帽子,衣服,鞋,袜子,皮带,纱巾,头巾等) 3.两种模式AR和浏览模式模型(AR模式可以真实的查看整体效果) 4.可以有多种人物动画(下蹲,跳,跑等) 5.用户可以将模型身上的服饰
机器人工具快换装置(Robotic tool changers)在机器人工作站需要承担多种不同的任务时非常有用,本文为您介绍机器人工具快换装置相关的顶级制造商。 什么是机器人工具快换装置?...机器人工具快换装置也被称为自动工具快换装置(ATC)、机器人工具快换、机器人连接器、机器人连接头等等。 ATI ATI是机器人工具快换装置的最大的制造商。...生产工具快换装置的经验超过25年,为机器人开发了的各种不同种类的工具。其转换装置的载重范围最小18磅,最大2980磅, 基本上你能想到的应用,其工具快换装置都可以完成。...他们所 有的转换装置都是使用气动方式。这家位于瑞士的公司宣传称他们的工具快换装置可以适配所有的配件。由于该公司在气动接头和机器人领域的强大背景,不难理解 为什么会在其产品线上出现气动工具快换装置。...RSP拥有种类丰富的机器人配件,能够直接匹配其快换装置。对于机器人单元来说,选择可以同时提供工具快换装置和工具的供应商或许是个不错的选择。
1 回顾Image Based Virtual Try-on 介绍算法之前,我们先来回顾一下基于图像的虚拟换装的历史。传统的虚拟换装基于3D匹配,比如一些换装墨镜,都是生成一个跟踪人物的虚拟贴图。...而基于图像的虚拟换装,可以直接生成换好装的人物图片。 VITON提供了一个被广泛使用的pipeline,现在的方法大多遵循类似的框架。...这给面向真实场景应用的虚拟换装系统的实现,带来极大的隐患与阻力,毕竟用户在使用的时候,姿势是各种各样的。 为了解决这一问题,我们使用语义分割来代替原有的衣服无关人物表达。 ?...,然后使用融合网络去生成换装后的图片 ? ,并且联合 ? , ? , ? 去补全图片 ? 。...我们一共从两个方面证明所提方法,质量性实验:比较虚拟换装结果,我们的方法可以更有效地降低伪影提高真实度,并且能更好的保留衣服的纹理细节,达到照片级别的换装效果;量化指标:通过SSIM和IS以及用户调查等指标
简介 鉴于之前发了一篇关于Avatar换装系统的解决方案的内容后,有朋友反馈对此比较感兴趣,希望能提供源码,因此我专门整理了一个示例项目,已经放在Github上开源,地址:Unity Avatar换装系统示例工程...References [1] Unity Avatar换装系统示例工程: https://github.com/136512892/AvatarClothes [2] Ready Player Me:
定性结果 换装应用
为了解决以上两个问题,来自上海交通大学、上海AI Lab的研究人员提出了FLoRA方法(flora意为植物群,具有广泛的寓意)。...以视觉任务为例,FLoRA能在比LoRA少80%参数的情况下,取得与之一致的效果。...在实际应用中,由于核张量的存在,等效的r1,r2可以小于LoRA的r,从而实现同等规模甚至更少的参数量情况下,效果与LoRA一致甚至更好。...实验结果表明,FLoRA在各种视觉任务上都取得了明显的性能提升,甚至在比LoRA少80%参数的情况下,依然可以取得和LoRA一致的效果。...实验结果说明了通过引入核张量来建模维度关系,从而避免破坏拓扑结构的方式是利于多维度参数微调的,并且可以取得很好的效果。
需要注意的是我们在 feature map 层而不是 image 层进行前景、背景分割,主要因为我们的 mask 并不精确,直接在 image 层分割累计的误差会影响生成效果。...而在 feature map 层分割,则可以通过重建网络的引导使得输出 feature map 的卷积层自行学习纠正这些误差,改善生成效果。...相比于使用带监督信息数据进行学习的 PG2 [3] 模型,我们提出的自监督学习模型同样达到可媲美的效果,而我们的优势在于我们的模型不需要任何带监督信息的训练数据。
LAB_3 NAT 一.NAT概述... 1 二.NAT综合实验... 3 三.TCP/UDP端口NAT映射... 5 四.利用地址转换实现负载均衡... 6 一.NAT概述 ·NAT核心思想:将私网地址转换成公网地址
首先先介绍一款工具,个人觉得老牛逼——Netdiscover,之前我询问一哥们arp扫描工具时他推荐的。
实验是基于Linux x86-64的,其中bomb文件是一个64位的可执行程序,bomb.c文件是一个C语言程序,其中包含了main函数以及其他许多函数。该实验...
自行填写,懒得找了,可以参考kiprey 练习一 理解内核级信号量的实现和基于内核级信号量的哲学家就餐问题(不需要编码) 完成练习0后,建议大家比较一下(可用meld等文件diff比较软件)个人完成的lab6...和练习0完成后的刚修改的lab7之间的区别,分析了解lab7采用信号量的执行过程。...//看注释知道要做什么 void cond_signal (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1: YOUR CODE cprintf("cond_signal...Notice: mp is mutex semaphore for monitor's procedures void cond_wait (condvar_t *cvp) { //LAB7 EXERCISE1...最终效果如下,由于没有实现相应的哲学家就餐问题,make grade只有183,不过这不重要: 由于只是简化实现,因此并没有对写者加锁的代码。
《深入理解计算机系统》这本书的质量着实很高,内容丰富充实,课后的实验也都很有意思,也有一定的难度。当时做这鬼东西也是花了我不少时间最终还有几道题去网上查阅了答案...
发现该函数通过调用 strings_not_equal 函数后进行判断,接着进行反汇编:
key chain ccna key 1 key-string cisco call rsvp-sync !
其他内容建议看Kiprey ucore_lab2 练习0 合并代码,直接meld然后copy to right就行,lab1修改的文件有: kern/debug/kdebug.c kern/trap/trap.c...kern/init/init.c 可以看到lab2与lab1有很多文件不同,记得只能修改上述三个文件。...kern/mm/pmm.c找到get_pte函数,根据注释不难写出: pte_t * get_pte(pde_t *pgdir, uintptr_t la, bool create) { /* LAB2...然后lab2提了一个问题,如何使虚拟地址与物理地址相等? 显然,由于我们现在的ucore是通过虚拟地址到物理地址的映射实现的内存管理,如果要取消该映射,我们应该反向查找lab2中的映射方式。...首先是更改内核的加载地址为0,在lab2-copy中更改tools/kernel.ld,把内核的加载地址由0xc0100000修改为0x0,之后修改内核偏移地址,在kern/mm/memlayout.h
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