图中所有输入的视频图像和深度图像是同一时刻，不同拍摄位置的场景，这些图像组成一个存取层。在同一个存取层中，首先对独立视点（基准视点）编码，接着是该视点的深度图，再编码其他视点视频图像和深度图。...原理上来说，每个视点的图像，包括视频图像和深度图像，均可以利用HEVC编码框架进行编码，输入的所有比特流复合形成3D比特流。...非独立视点编码技术 3D-HEVC在编码非独立视点时，除了使用独立视点编码所用的所有工具外，还用到了HEVC关于3D扩展的编码技术，使其更有利于多视点的编码。...视点间运动预测 多视点视频是在同一时刻同一场景下，多个camera从不同角度拍摄的视频，不同视点呈现的物体运动具有相似性。因此可以利用同一时刻已编码视点的运动信息来预测当前视点的运动信息。...深度图编码 一般而言，所有用于视频图像的编码技术均可用作深度图编码，但是HEVC的设计目的是视频序列编码最优，对深度图的编码并不是最优。
将传统的 2D 视频转为 3D (伪 3D ，左右眼)视频 当带上 VR 头戴设备时，观看普通的 2D 视频时，是无法正常观看的，需要将 2D 转为左右眼的视频，下面介绍一下将 2D 视频转换为左右眼的视频...首先介绍一下原理，为了达到左右眼的感官，将原有的视频的背板横向扩大为两倍 再输入一份同样的视频与原有视频并排排列 将背板中的文件生成新文件 以上三步，需要使用 ffmpeg...转完之后，播放一下原视频与转完之后的视频，做一个效果的对比： 下面是转之前的视频： ? 下面是转之后的 ?
一个好用的Klipper 3D打印机，一定离不开一个可以稳定进行无线通信，而且性能足够，最重要是价格亲民的上位机。...所谓Klipper，简单来说就是一套可以通过联动上、下位机来有效提升3D打印精度的固件。...它拥有高精度的步进电机控制，并且配置简单，不依赖于3D打印机主板、和上位机的性能，这也为载体开发板的选择提供了很大的空间。...以上就完成了香橙派上位机端的配置，想要klipper固件可以控制3D打印机，那么与之匹配的，3D打印机主板也要刷写klipper固件下位机端。...首先我们要确认自己3D打印机使用的主板型号，根据主板型号不同，固件编译的配置和刷写方法也略有不同。官方支持的3D打印机主板列表可以在klipper固件github的config这个文件夹中找到。 \
比如在拍摄短视频时，如果选择了AR换脸特效，可以选取相册中的照片，把相册中的人脸“移植”到AR三维模型上… 之后，一个长着你想要的脸的3D虚拟角色，就诞生了。 像这样： ? 这样： ?...AR变脸背后的AI技术 核心而言，要感谢快手的3D引擎，以及考验AI硬实力的YCNN深度推理学习技术。 所谓3D引擎，就是为了呈现3D的角色，在引擎上添加编辑器模块、渲染模块、肢体模块、声音模块等。...快手Y-Lab实验室 这支团队番号Y-Lab，称Y实验室，快手希望把它打造成DeepMind一样的团队。 所以Y-Lab的负责人正是快手AI副总裁郑文。...值得一提的是，Y-Lab还对快手的视频推荐机制发挥作用力。 一方面，通过视频理解技术，让机器读懂视频的技术，从视频中提取出语义、图形，识别视频中的物体角度、运动、变化，从而进行判断。...可以说，从短视频创作，到呈现在目标用户眼前，整个过程都有AI深度参与。 快手Y-Lab也正在变得越来越繁忙。
基本介绍 HTML5 3D立方体翻转动画特效是一款基于TweenMax制作多张图片拼接的3D立方体正方形旋转动画特效。 ?...图1.1 效果图 思路分析 制作3D立体视频翻转动画网页时，主要用到以下方法： 1、使用animation: rotate linear ns infinite属性来设置动画播放样式：动画对象，播放速度...2、使用transform属性向元素应用2D或者3D转换。...在立方体容器里面创建小立方体，并插入视频，让视频自动播放（autoplay：自动播放；loop：循环播放；muted：静音）。...，将视频整体居中，调整视距为800。
3D 重建吗？...基于图像序列进行 3D 场景重建在计算机视觉社区中已有几十年的研究历史。毋庸置疑，最简单的 3D 重建捕捉方式就是利用智能手机手持拍摄，因为这类相机很常见，还可以快速覆盖很大的空间。...这篇论文提出了一种新的 3D 重建算法，可以重建单目视频中所有像素的密集、几何一致性深度。他们利用传统的 structure-from-motion（SfM）方法来重建像素的几何约束。 ?...如上图 2 所示，该方法以单目视频作为输入，目的是估计相机位姿以及每个视频帧的深度和几何一致性深度图。...例如，一个静态点的所有观察结果都应该映射到世界坐标系中一个单独的普通 3D 点上，且没有漂移（drift）。 随意捕获的输入视频为深度重建增加了一些挑战。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf26aaogaaaqiahiydovrpvb4gd4pyabyya.f10002.mp4?dis_k=de7...
这些都是通过iCap——网易互娱AI Lab研发的一款产品级的视觉动作捕捉工具实现的。...近日，网易互娱AI Lab已经将手部动作捕捉部分的算法进行了整理，目前已被CVPR 2022录取。...为解决现有方案的痛点，网易互娱AI Lab提出了解决方案，该方案的主要贡献点如下： 1....我们首先获取手部2D关键点以及手臂处的3D关键点，然后在基于这些关键点，设计了合适的模型用来估计旋转量。 关键点预测模块包含一个手部2D关键点定位模型和一个手臂3D关键点预测模型。...手臂3D关键点则直接采用CVPR 2018的VPose3D预测全身3D姿态，再从中提取手臂关键点。
本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。...该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测...此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。...；对于每个3D scan，我们都得到了语义信息一致的68个关键点以及不同脸部区域的mask，并在此基础上首次实现了3D人脸在不同区域上的细粒度评价。...07 总结 本文是我们对3D人脸重建评价的重新思考和探索。
机器之心专栏 机器之心编辑部 3D 人脸重建是一项广泛应用于游戏影视制作、数字人、AR/VR、人脸识别和编辑等领域的关键技术，其目标是从单张或多张图像中获取高质量的 3D 人脸模型。...因此，腾讯 AI Lab 提出了一种改进的自适应骨骼 - 蒙皮模型（Adaptive Skinning Model，以下简称 ASM）作为参数化人脸模型使用，利用人脸先验，以高斯混合模型来表达人脸蒙皮权重....pdf 研究挑战：低成本、高精度的 3D 人脸重建难题 从 2D 图像得到信息量更大的 3D 模型，属于欠定问题存在无穷多解。...A morphable model for the synthesis of 3d faces....Facescape: a large-scale high quality 3d face dataset and detailed riggable 3d face prediction.
原文链接： ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法 本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation...of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。...该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测...此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。...— 版权声明 — 本公众号原创内容版权属计算机视觉life所有；从公开渠道收集、整理及授权转载的非原创文字、图片和音视频资料，版权属原作者。如果侵权，请联系我们，会及时删除
/HDMI接收器延迟 4.6、对齐误差补偿 4.7、对齐误差测量 4.8、从两个对齐视频流生成3D视频 4.9、并排3D视频 ---- 视频系统，目前已经深入消费应用的各个方面，在汽车、机器人和工业领域日益普遍...本文将概要讨论利用模拟或HDMI摄像机实现立体视觉(3D视频)的各种要求。...另外，本文还将描述一种方法，该方法可以实现一种并排格式，可供3D摄像机或要求3D视频的系统使用。...4.8、从两个对齐视频流生成3D视频 一旦像素、行和帧数据都真正同步，FPGA可以将视频数据转换成3D视频流，如图13所示。 ? 输入数据由共用时钟读入存储器。...4.9、并排3D视频 对存储器要求最低的架构是并排格式，只需要一个两行缓冲器(FIFO)即可存储来自两个视频源的行内容。并排格式的宽度应为原始输入模式的两倍。
本文将介绍 AI Lab 基于前沿多模态研究开发的首个“电竞虚拟人”——“天鹅静”（T.E.G）。 去年，腾讯电竞第一次提出“电竞运动城市发展计划”。 今年，海南宣布成为该计划落地的首个省份！...视频也就看了几十遍吧…… 这位虚拟人代号“T.E.G”，被科学家们亲切称为“天鹅静”。...俞栋：AI+电竞的极「智」思考 腾讯AI Lab副主任及西雅图实验室负责人，语音识别及深度学习领域专家俞栋博士，介绍了“T.E.G”的研发初衷及对AI+电竞结合的全新思考，以下为演讲视频与全文，Enjoy...演讲视频： 演讲全文： 大家好，我是腾讯AI Lab的俞栋。去年中国健儿在亚运会上精彩的电竞比赛，让我深深地感受到电子竞技的魅力。...这是“电竞虚拟人”的V0.1版本，也是AI LAB 虚拟人研究的第一次尝试。我们非常感谢王者项目和赛事团队、七煌教育、腾讯电竞对我们研究的支持。
作者的代码已在https://github.com/mazurowski-lab/SlicerSegmentWithSAM上公开供人下载，也可以直接从3D Slicer扩展管理器中轻松安装。...最近，SAM 2 发布，通过结合记忆库保留了自过去预测的信息，增强了在视频中（3D）的分割过程[11]。...SAM 2除2D图像分割外，还提供视频分割功能。当给定适当的提示输入时，它可以让用户跟踪视频帧中的单个或多个行人。因此，这种功能使其成为在3D数据样本中分割感兴趣物体的可能工具。...用户可以根据自 3D Segmentation 为了将3D医疗成像数据（如CT或MRI）作为视频进行处理，作者将每一层视图都视为视频中的一帧。...这样，用户可以在放置在条件切片中（即由用户输入提示的切片）的SAM 2模型的视频预测器的帮助下，对3D医疗数据的全部切片进行分割。
Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling 提供已经训练好的模型...https://github.com/zck119/3dgan-release repository contains pre-trained models and sampling code 视频
近日，VR工作室UNLTD与3D引擎公司Unity两家公司联手，将真人视频镜头拍摄的视频，与Unity的实时开发平台制作的3D视觉特效相结合，创建了一款名为“TRINITY”的VR电影。...YouTube Space LA推出VR180视频制作课程 近日，YouTube Space LA开设了VR Creator Lab项目，为所有希望探索YouTube最新VR180 格式的创作者提供为期四个月的学习与制作培训...据悉，VR Creator Lab是YouTube、Daydream和VRScout的合作产物。此外，YouTube将会为参与者提供3万-4万美元的资助。...Facebook推出AR涂鸦应用功能 近日，Facebook推出AR涂鸦应用功能，该功能允许用户在视频中，实时创作各种艺术涂鸦作品。...此外，借助3D追踪功能，用户可在拍摄前或拍摄时，通过AR涂鸦应用功能，来美化他们的图片和视频。 VRPinea独家点评：这款AR应用还是挺有趣的嘛！
这不，谷歌在10月份基于这个模型的基础上，发布了能够生成短视频的Imagen Video模型。 Imagen Video，是基于文本条件生成视频的模型。...给定相应的文本提示，在基于“视频生成模型”和“交错时空视频流超分辨率模型”，Imagen Video能够生成高清晰度的视频。 在论文中，主要描述了如何构建一个高清晰度的文本视频生成模型。...在实验中发现，Imagen Video仅能够生成高保真视频，而且具有高度的可控性和世界知识，包括能够生成各种艺术风格的视频，3D结构的视频，或者是生成特定的动画。...（谷歌有钱就是可以为所欲为的） 此外，论文中提到的超分辨率模型是通用的视频超分辨率模型，它们可以应用于真实视频或生成模型中的样本，而不是本文中介绍的模型。...比如“猫吃食物的整体动作” 从实验中可以进一步看出，Imagen Video可以生成比较完美的3D结构的视频： 存在问题 目前AI技术，在文本图像圈和视频生成圈已经爆火起来，近9个月以来，通过扩散模型已经发布了很多有趣的
2022年度三大腾讯犀牛鸟专项研究计划——AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。...2022腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划 3.1. Single/Multi-modality Learning with Advanced Deep Networks 3.2....Neural Implicit Representations & Neural Avatar Modeling 3.4. 3D Digital Human 3.5....Embodied AI via 3D object and scene understanding 3.6....高效视频编码技术研究 5.2. 基于压缩视频/移动设备采集视频的图像增强技术研发 2022腾讯大出行犀牛鸟专项研究计划 1.7. 基于视觉 SLAM 技术的定位和建图研究 2.1.
现有的工作已经成功的应用卷积神经网络（CNN）来对2D图像或视频进行风格转移。然而，双目3D图像的风格转移仍然缺乏相应的研究工作。...与2D图像不同，对双目3D图像进行风格转移的时候需要保留输入图片的深度信息，否则生成的风格化双目3D图像的立体感会被严重地破坏。...在本文中，研究者构建了一个新颖的双路径网络，双目3D图像的每张图片都是在单独的路径中处理。该网络能够在对双目3D图片进行风格转移的同时，保留输入图片的深度信息。...6.视频再定位 Video Re-localization 该论文由腾讯AI Lab主导，与罗彻斯特大学合作完成。目前，视频检索领域已经发展的很成熟，但是这个领域当中还有一些未解决的问题。...本文提出了一种端到端的深度学习框架，可从单张彩色图片直接生成3D mesh。
小朋友只需观看十分钟的教学视频，就能学会在游戏中寻找稀有的钻石——而这是AI无法企及的高度。随机生成的开放地图、自由灵活的玩法、多线程长链条任务，给AI研究带来了极大挑战。...因此，人类“教练”们只能为AI搭一个框架，让它从零开始，在玩家视频与自身探索中逐渐变强。...在游戏推进中，上层控制器会实时选定一个子策略，由该策略与环境交互。...分层强化学习结构 数据分析表明，上层控制器的预测准确率可以达到99.95%，也就是说，AI从人类数据中学到了一套几乎永不出错的宏观策略，每时每刻都清晰地知道自己下一步的正确动向。...作为AI游戏研究先行者，腾讯 AI Lab 的深度强化学习智能体正不断走近现实。
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