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教机器人捏橡皮泥?MIT、IBM, UCSD等联合发布软体操作数据集PlasticineLab

每个时间步长t,我们计算当前软体 质量张量。将目标和当前形状离散为网格表示,便于我们通过比较相同位置密度来定义它们相似性,避免匹配粒子系统或点云挑战性问题。...连续介质力学通过移动最小二乘材料点法进行离散化,这是一种计算机图形学中相比 B 样条材料点法更简单、更有效变体。模拟器中同时使用了拉格朗日粒子和欧拉背景网格。...经典 MPM 中,接触处理会导致沿刚软边界速度发生剧烈平滑变化。为了提高奖励平滑度和梯度质量,我们反向传播过程中使用了软化接触模型。对于任何网格点,模拟器计算其到刚体有符号距离。...然后我们计算一个平滑碰撞强度因子 ,当逐步衰减到 0 时,该因子呈指数增加。直观来说,当刚体靠近网格点时,碰撞效果会变得更强。正参数 决定了软化接触模型锐度。... Assembly 任务中,所有智能体容易陷入局部最小值。它们通常将球形橡皮泥移动到目的地附近,但未能将其抬起以得到理想 IoU。

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谷歌华人研究员发布MobileNeRF,渲染3D模型速度提升10倍

但SNeRG仍然依靠光线稀疏体素网格中行进来生成每个像素特征,因此无法充分利用GPU并行性。 此外,SNeRG需要大量GPU内存来存储体积纹理,所以没办法在手机等移动设备上运行。...最近,Google Research和西蒙菲莎大学研究人员联合提出一种全新模型MobileNeRF,成功将NeRF模型部署多种常见移动设备上。...训练一个类似于NeRF连续不透明度模型,其中体积渲染正交点来自于多边形mesh 不损失一般性情况下,研究人员描述了合成360度场景中使用多边形网格,首先在单位立方体中以原点为中心定义一个大小为...渲染半透明网格需要对每一帧进行排序,因此要按从后到前顺序执行渲染,以保证正确alpha合成。 研究人员通过将平滑不透明度转换为离散/分类不透明度解决了这一问题。...主要对比模型为SNeRG,因为它是目前唯一一个可以常见设备上实时运行NeRF模型

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VR技术: Facebook3D照片是怎么回事?

我看到第一个版本是用户移动他们普通相机,模式捕捉整个场景;通过仔细分析视差(本质上,不同距离物体相机移动时如何移动不同量)和手机运动,这个场景可以3D中得到很好重建(如果你知道它们是什么的话...手机两个摄像头拍下一对图像,然后设备立即开始自己工作,从这些图像中计算出“深度地图”,这是一种编码框架中所有计算距离图像。 结果是这样: ?...然后深度地图变成了3D网格(一种二维模型或外壳)-把它想象成一种纸状模型。然后,我们会检查网格是否有明显边缘,比如前景中栏杆遮挡了背景中景观,并沿着这些边缘“撕裂”。...这些空间将不同物体分隔开来,使它们看起来处于不同深度,并随着视角变化而移动。...虽然这有效地创造了立体模型效果,但您可能已经猜到前景看起来就像一张剪纸,因为如果是从正上方捕捉到一个人脸,那么就不会有关于他侧面或后脑勺信息。 ?

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Google Pixel 2(XL)录像画质提升背后

运动模糊 如果相机或拍摄对象曝光过程中移动,所拍摄照片或视频就会显得模糊。特别是移动设备上,即使我们连续帧之间稳定运动,实际上每个单独帧中运动模糊也不容易恢复。...一个好稳定系统应该解决这些所有问题:应该视频看起来清晰,运动平滑,并且校正卷帘快门和聚焦呼吸。 许多专业人员将相机安装在机械稳定器上以完全隔离手部运动。...这些设备主动感应并补偿相机移动,以消除所有不必要动作。然而,它们通常是昂贵及繁琐;你不会想每天都带着一个。手机上也有手持万向支架。...其次,EIS与OIS或外部稳定器相比,EIS需要计算更多,在手机上资源有限。 制作更好视频:融合视频稳定性 视频录制过程中,OIS和EIS同时启用,通过融合视频稳定技术,可解决上面提到所有问题。...我们可以计算出相机曝光初始及终止时所指位置,两者之间移动就是运动模糊。

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根据 OS 设计你应用

第二,两个平台都为回退功能设计了左上按钮,但在 Android 平台下这个是可选,因为 Android 手机上自带了回退导航按钮。...首先, Android 上,一个关键点是密度无关像素(常被缩写为 DIP 或 DP)引入,而 iOS 只是使用点作为他们单位。 这两种类型都能保证你设计不同密度大小设备上能正常使用。...移动端应用 了解 Material Design 和 iOS 设计主要特点后。我研究了一些 Android 或是 iOS 上有相似和不相似界面的应用。...从图 2.4 中看,两个平台上登陆页遵循各自设计准则而看起来完全不一样。这样结果便是 iOS 登陆页上有着极少图像设计和动画,而 Android 版本上有的动态风富设计和动画。...现在 iOS 和 Android 端应用看起来相似,但对每个平台用户来说都十分“原生”。 动图 ?

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3D电影化照片背后技术揭秘

智能手机上计算深度典型技术依赖于双目多视觉(multi-view stereo),这是一种几何方法,该方法通过同时捕获多张不同视角照片,并且相机之间距离已知,从而求得场景中物体深度。...mask 用于将深度图中被错误地预测为背景前景像素提取出来。 ? 相机轨迹 3D 场景中移动相机时,可以有多种自由度,我们虚拟相机设置灵感来自专业摄像机设备拍摄电影动作。...这样网格邻近点可以有很大深度差异。虽然从“正面”视图来看不明显,但是虚拟相机移动得越大,就越有可能看到深度发生巨大变化多边形延伸。渲染输出视频中,这看起来像是输入纹理被拉伸了。...一旦相机远离“正面”视图,具有较大深度差异网格部分就变得更加显眼(红色可视化)。在这些区域,照片看起来被拉伸了,我们称之为“有弹性 artifact”。...理想情况下,生成输出视频毫无 artifact,但在实践中罕见。对区域进行不同加权会使优化过程偏向于选择背景区域中有 artifact,而不是图像主体附近有 artifact 轨迹。 ?

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特征工程(七):图像特征提取和深度学习

进展困难与从相应类型数据中提取有意义特征困难直接相关。机器学习模型需要语义上有意义特征进行语义意义预测。...文本分析中,特别是对于英语这样语言,其中一个基本语义单位(一个词)容易提取,可以很快地取得进展。另一方面,图像和音频被记录为数字像素或波形。图像中单个“原子”是像素。...问题是单个像素不携带足够图像语义信息。因此,使用它们用于分析结果是非常糟糕 1999 年,计算机视觉研究者想出了一种更好方法来使用图像统计数据来表示图像。...它涉及翻转滤波器和内积与一小部分图像,然后移动到下一个块。卷积在信号处理中常见。我们将使用*来表示操作: ? 向量可以通过它方向和大小来完全描述。...十年前,人工制作特征提取步骤结合了图像梯度、边缘检测、定位、空间提示、平滑和归一化等。如今,深度学习架构师构建了封装相同想法模型,但是这些参数是从训练图像中自动学习

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基础渲染系列(四)——光照(Unity)

为了测试,我们可以着色器中可视化法线。 ? ? (把法线向量当做颜色值) 这些是直接接来自网格原始法线。立方体看起来是平坦,因为每个面都是具有四个顶点单独四边形。...那是因为它们也得到了同比缩放。因此,我们必须在转换后对再其进行归一化。 ? ? (归一化后法线) 虽然我们再次对向量进行了归一化,但是对于没有统一比例尺对象,它们看起来奇怪。...(重新归一化法线) 尽管这会产生更好结果,但其实不做的话,误差通常也很小。如果你更重视性能,则可以不对片段着色器进行重新归一化。这是针对移动设备比较常见优化。 ?...显然,他们认为针对低性能着色器硬件以及针对PS3时,最好使用Saturate。 ? 它使用半精度数字,但不必担心数值精度。它仅对移动设备有所不同。...这些是低精度数字,它们以精度来换取移动设备速度。在台式机上,fixed只是float别名。精度优化是以后主题。 此变量包含灯光颜色乘以其强度。

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QQ 25年技术巡礼丨技术探索下清新设计,打造轻盈简约QQ9

我们可以把图像分成若干个网格,然后每个网格内进行顶点插值计算,如下图所示,二维图形中,每个网格会有4个顶点(同理,如果是在三维图形中,就会有8个顶点)。生成噪音图形如下右图所示。...1.4 平滑性 上面的图像已经成功解决了“随机”和“连续”这两个问题,但却存在线条化和网格问题,为此我们要想办法消除这种现象,而我们常用手段就是平滑处理。...f(x) = 6x^5-15x^4+10x^3 平滑效果如下,看起来的确是要更加自然了,而这种通过插值计算噪音算法,通常被称为 value 噪音。...2.3 亮度平滑 上面的效果虽然实现了渐变,但在视觉效果上还有改进空间,首先是颜色过于明亮了,其次是极光效果没有与周围背景融合成一个整体。...性能与兼容性总结: CPU增量 内存增量 兼容率 Android 4.23% 19.9M 96% iOS 4.17% 6M 100% Android 兼容问题集中一些 Android6.0 低端设备上面

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移动端UI界面设计之APP字体排版原则| 萧蕊冰

如果再加入斜体、大小写和一大堆其他字体细节,还会有更大差异。 桌面端浏览器中,65个字符很难触及边缘,但在移动设备上,65个字符(如果至少大到看得清)会超出浏览器边界。...所以如果你不得不在行距上妥协,来保持每行契合像素网格,那就这么做吧。 通常设计师通过基线网格来排列文字。但在移动设备上,我们需要使用x高度来代替(x高度顾名思义,就是小写字母x高度)。...更窄行宽会加重两端对齐问题,所以两端对齐文字移动端是难以阅读。 从左至右:左对齐、居中对其、两端对齐。...移动端,实际可见文字更少,所以反差被放大了。 其原因是我们大脑基于环境来判断重要性。桌面端,标题可能是正文字号两倍甚至三倍,因为屏幕上有更多文字,所以这是有效。...以上就是今天分享移动端UI界面设计之APP字体排版原则,可以做为你设计参考,可以移动设备上优美的排列文字。移动界面谁要注意空间层次清晰,视觉看着要平顺,舒服,有足够对比。

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物联网开发中常见几个标准协议

OSI 模型位置。...MQTT 视图解决是如何i当以一种操纵某些事物属性方法,它以读写属性位核心,这样就很好解决了物联网中数据格式问题。...它们试图解决两个问题:提供一个合理规范,将数据包从网格网络上一个位置移动到另一个位置并建议如何组织这些包。所以,它们都在堆栈中向上延伸。...蓝牙最初是为个人区域网络设计,最初标准支持 7 个并发设备。现在我们有蓝牙低功耗(BLE),理论上有一个无限连接限制。BLE 物联网挑战方面做了大量优化工作。...除了 Nest 之外,我们还没有看到谷歌以外任何人真正在 Weave 上采取主动,他们已经做出了很好营销努力,让它看起来像是吸引他们。

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利用宇宙能力来处理数据!「物理网络」远胜深度神经网络

康奈尔大学物理学家兼工程师Peter McMahon主导了这个神经网络开发,他不好意思地笑着说,这是因为手写数字看起来潦草。...McMahon说:“许多物理系统自然能够比计算机更高效或更快地进行某些计算。”他以风洞为例:当工程师们设计一架飞机时,他们可能会把蓝图数字化,然后花几个小时超级计算机上模拟机翼周围空气流动。...1 学习思考 学习是一个极为独特过程,十年以前,大脑是唯一能做到学习系统。正是大脑结构在一定程度上启发了计算机科学家设计深度神经网络这个目前最流行的人工学习模型。...一个房间里可能有数万亿空气分子四处弹跳。对于一个成熟碰撞模拟来说,这是计算机无法追踪移动对象数量,但空气本身却能轻松决定自己每时每刻行为。...笔记本电脑上反转这些模型,他们可以使用反向传播算法来计算如何调整权重以给出准确答案。 通过这一训练,这块钛板学会了对手写数字进行分类,正确率为87%。

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你不应该依赖CSS 100vh,这就是原因!

本文中使用 iPhone 13(iOS 15.2)进行测试,下面是结果: 图片 啥,底部按钮跑哪里去了? 顺便说一下,它在安卓手机上甚至不能按预期工作。...图片 为什么100vh问题会发生在移动设备上? 我对这个问题进行了一番调查,发现了其中原因。简短答案是,浏览器工具栏高度没有被考虑在内。...如果你想深入了解为什么会发生这种情况,Stack Overflow这个帖子很有帮助。 如何修复移动设备100vh问题? 第一个建议是尽量少用 vh。...仅使用 CSS 移动设备上修复 100VH 问题 时,使用 vh 目的是为了简单地创建与视口高度相等部分。例如,当你在建立登陆页面时,这常见。...图片 用 fill-available 修复 100vh 问题确实很直接,但在调查这个解决方案时,也遇到过一些问题。 1. HTML类型声明问题 页面上有 <!

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​脑机接口(BCI)与人工智能:仅用思想来控制周围事物是什么感觉?

这些芯片上有数百个短针,刺穿大脑皮层,科学家们能够通过芯片读取大脑中数百个神经元放电情况。然后,神经信号被发送到计算机转换器,该转换器使用特殊算法将神经信号解码可被计算机识别的语言。...由另一台计算机接收识别解码后信息,并据此给机器发送指令。侵入性设备能够获得最高质量神经信号,但在灰质中容易形成疤痕组织,如此便导致信号变得更弱,甚至可能随着身体排异反应而丢失。...目前BCI系统精度相对较低,偶尔会出错(例如,计算机误认为你想象了左手边移动,而实际上,你想象了右手边移动)。 人工智能如何辅助BCI?...基于EEG数据级联CNN-GRU/LSTM模型实现 网格划分是将多通道脑电信号转化为二维图像序列第一步,二维网格时间序列通过CNN和递归层级联进行训练、验证和测试。...未来,随着电子材料技术和AI算法发展,EEG和植入物改进可能会在一定程度上克服这个问题。 大部分BCI设备不便于携带。

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A*寻路初探(转载)

那是因为其他单位移动,当你到达他们原来位置时候,他们可能已经离开了。这有可能会导致奇怪结果,一个单位突然转向,躲避一个已经不在那里单位,并且会撞到计算完路径后,冲进它路径中单位。...这些都是可通过但是比平坦开阔地移动耗费更高地形。类似的,道路应该比自然地形移动耗费更低。 这个问题容易解决,只要在计算任何地形G值时候增加地形损耗就可以了。...用这种方法,单位会在路死端徘徊并且导致错误选择直到他们周围找到路。一旦地图被探索了,寻路就像往常那样进行。 6,平滑路径:尽管A*提供了最短,最低代价路径,它无法自动提供看起来平滑路径。...看一下我们例子最终形成路径(图7)。最初一步是起始格右下方,如果这一步是直接往下的话,路径不是会更平滑一些吗? 有几种方法来解决这个问题。...当计算路径时候可以对改变方向格子施加不利影响,对G值增加额外数值。也可以换种方法,你可以路径计算完之后沿着它跑一遍,找那些用相邻格替换会让路径看起来平滑地方。

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SceneKit 场景编辑器-为您AR体验构建3D舞台

操纵器 如果选择模型,现在可以看到操纵器。您可以使用它来旋转或移动模型。箭头表示坐标系。绿色箭头是Y轴,红色是X轴,蓝色箭头代表Z轴。移动它们以直观地重新定位模型。...位置 位置是您放置模型位置。它由3D坐标组成:x,y和z。当所有坐标的初始位置设置为0时,它是应用程序加载时设备相机起始位置。...对于我们来说,我们宁愿要使用方向X,Y和Z轴。 Euler Angles 缩放 Scale允许我们调整模型大小。 边界框 边界框是您资产尺寸,以米为单位。...发射前地球 自定义模型 现在我们已经了解了场景编辑器方法,我们如何使自己成为自定义模型?为了与我们概念保持一致,我们将从Apple中选择一种设备。...现在,转到对象库并添加全向灯,它将从该光源每个方向照亮场景。在场景左上角添加一个,右下角添加另一个。您可以通过拖动操纵器或直接在位置框中随意移动这些灯光。将“ 镜面反射”设置为白色。

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Pixel 3超分辨变焦技术

本文来自Google AI博客,介绍了传统去除马赛克方法,以及如何通过多帧画面去除马赛克原理。但在机上应用这一技术,需要面对不少挑战。感谢快手图像算法工程师章佳杰翻译。...但在像现代智能手机这样广泛使用成像设备上, 需要放大场合 (如移动相机数码变焦) 实际使用超分辨率算法, 仍然大部分情况下都无法实现。 部分原因是, 为了使算法正常工作, 需要满足某些条件。...当然,手震不太可能恰好把图像移动单个像素, 因此我们将颜色填入参考帧像素网格之前, 需要在每个新帧中相邻像素之间进行插值。...超分辨率关键是一个复杂插值问题, 而算法目标是整个像素网格所有部分都中生成更高分辨率图像, 数据不规则散布使得这项任务变得更具有挑战性。...今年, 我们变焦方面做出了同样工作。这是推动计算摄影学发展又一进步, 同时缩小了手机摄影和数码单反相机之间画质差距。

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学界 | DeepMind论文:CNN变形稳定性和池化无关,滤波器平滑度才是关键

这引出了本文中以下问题: 1. 池化是否对学习变形稳定性是否有影响? 2. 没有池化情况下是否能实现变形稳定性? 3. 如果可以,是如何实现?...关于池化作用传统推理是假设混淆变量(nuisance variables)不变性总体上有帮助。...图 2:生成变形图像:为了使图像随机变形,我们:(a)从固定均匀间隔控制点网格开始(这里是 4x4 个控制点),然后点邻域内为每个控制点选择一个随机源;(b) 然后使用薄板插值平滑得到矢量场;(c...池化和非池化网络中学习变形稳定性是相似的 ? 图 3:池化初始化时赋予变形稳定性,但在训练过程中稳定性发生显着变化,而且无论是否池化,都会收敛到类似的稳定性。...我们发现,虽然池化层初始化时赋予网络变形稳定形,但在训练过程中每层变形稳定性变化显著,一些层甚至有所减小,这表明变形稳定性不是单方面有帮助

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学界 | DeepMind论文:CNN变形稳定性和池化无关,滤波器平滑度才是关键

这引出了本文中以下问题: 1. 池化是否对学习变形稳定性是否有影响? 2. 没有池化情况下是否能实现变形稳定性? 3. 如果可以,是如何实现?...关于池化作用传统推理是假设混淆变量(nuisance variables)不变性总体上有帮助。...图 2:生成变形图像:为了使图像随机变形,我们:(a)从固定均匀间隔控制点网格开始(这里是 4x4 个控制点),然后点邻域内为每个控制点选择一个随机源;(b) 然后使用薄板插值平滑得到矢量场;(c...池化和非池化网络中学习变形稳定性是相似的 ? 图 3:池化初始化时赋予变形稳定性,但在训练过程中稳定性发生显着变化,而且无论是否池化,都会收敛到类似的稳定性。...我们发现,虽然池化层初始化时赋予网络变形稳定形,但在训练过程中每层变形稳定性变化显著,一些层甚至有所减小,这表明变形稳定性不是单方面有帮助

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APAP论文阅读笔记

一、介绍 一位著名统计学家这一著名建议许多科学领域都适用,包括计算机视觉。本文中,我们主要关注投影估计中模型缺陷。...这在[10]中可能不是问题,因为原始和平滑摄影机路径是接近(参见第4部分[10]中),要对齐视图非常接近。 最近一项工作提出了平滑变化仿射扭曲用于图像拼接[9]。...网格大小c1和c2均取自[50 100]范围;每个图像对上,CPW网格中也使用相同网格分辨率。...因此,尽管轨道和平铺正确对齐(在这些纹理相对丰富区域中存在更多关键点匹配以影响扭曲),但在天际线附近区域会发生重影。请注意,尽管APAP引入了网格,但它是为了计算效率,而不是强加刚性。...为了进一步研究,我们通过将随机生成3D点云投影到两台摄像机上,生成合成2D图像。每个实例中,创建200个点,其中3D坐标和相机内部控制,以使投影适合200×200像素图像。

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