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Qt 4.6.3中QGLWidget上的3D文本

相关·内容

SIGGRAPH 2023|科大等发布DreamFace:只需文本即可生成「超写实3D数字人」

文本和图像不同,3D生成仍处于技术探索阶段。...该框架引入符合CG制作标准外部数据集(包含几何和PBR材质),可以根据文本直接生成符合该标准3D资产,是首个支持Production-Ready 3D资产生成框架。...为了实现文本生成可驱动3D超写实数字人,该团队将这个框架与产品级3D数字人数据集相结合。...DreamFace框架在名人生成,根据描述生成角色都取得了相当不错效果,在User Study中获得了远超先前工作成绩。相比先前工作,在运行时间也具备明显优势。...结论 本文介绍了DreamFace,一种文本指导渐进式3D生成框架,它结合了最新视觉-语言模型、隐式扩散模型,以及基于物理材质扩散技术。

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Linux 文本编辑器 vim

Linux 文本编辑器 vimVim 编辑器:大多数Linux都会自带文本编辑器。功能强大:代码补全、编译及错误跳转等方便编程功能特别丰富,在程序员中被广泛使用。...功能强大到其官方现在对自己定位是“程序开发工具”Vim 编辑器:三种模式 • 命令模式 • 编辑模式 • 末行模式命令模式• 用vim FILENAME进入之后默认模式 • 可以“上下左右”移动光标...上下翻页(forward/back)• gg:快速回到文档第一行第一个字符• G:快速到文件底部 (或者用 [ 和 ])剪切、复制与粘贴:• x:剪切一个字符• 10x:连续剪切10个字符(numberx...-- INSERT --提示) • 其实有多种进入模式(i/a/o/I/A/O),但是记住一种即可 • 按esc键退出该模式 • 在编辑模式下即可正常编辑、修改文本内容末行模式在命令模式下输入一个:...进入这一模式 • 注意需要是英文冒号,中文冒号(全角)输入不进来 • 按esc键退出该模式 • 在该模式下可以设置、查询、替换、保存并退出保存与退出• :wq 保存并退出• :q 直接退出• :q!

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OSG嵌入QT简明总结2

正文 我之前在这篇博文《OSG嵌入QT简明总结》中论述了OSG在QT中显示可视化问题。...原先osgQt版本是兼容Qt4QGLWidget,这个类Qt官方准备废弃了,现在使用OpenGL支持组件是QOpenGLWidget,新osgQt项目就是基于这个类来进行扩展。...在项目中提供了一个例子osgviewerQt,我稍微试用了一下,将其修改成自己代码时发现了问题,就是渲染场景宽高比不正确,尤其是将窗体设置成很长或者很窄时候。...第二个是这个解决方案获取帧数好像是自己计算,与OSG内部计算帧数不同似乎也正常。不过我这里是不太敢用这个解决方案了,目前还是使用之前解决方案,以后有机会还是自己研究一下其中实现。...参考 OpenSceneGraph + QOpenGLWidget - minimal example OSG 使用QtQOpenGLWidget

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WonderJourney:用文本和图像创造虚拟3D世界旅程

引言 WonderJourney是斯坦福大学和谷歌联合开发一个项目,它能够根据用户提供文本或图片自动生成一系列连续3D场景。...持续3D场景生成: 基于起始点,生成一系列多样化3D场景,形成长时间虚拟旅程。 多样化目的地: 从同一起点出发,生成不同终点旅程,如山脉或海滩。...用户引导旅程: 用户通过文本描述如诗歌或故事摘要来指导旅程生成。 工作原理 场景描述生成: 使用大型语言模型(LLM)自动生成场景文本描述。...文本驱动视觉生成: 根据LLM描述,使用文本驱动视觉生成模块创建彩色点云3D场景。 视觉验证: 利用视觉语言模型(VLM)确保生成场景连贯性和视觉效果。...结语 WonderJourney为用户提供了一种全新探索虚拟世界方式,通过技术创新将文本和图像转化为引人入胜3D旅程体验。

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文本信息抽取与结构化】详聊文本结构化【

这个系列文章【文本信息抽取与结构化】,在自然语言处理中是非常有用和有难度技术,是文本处理与知识提取不可或缺技术。 本篇介绍如何从非结构文档中,提取想要信息,进而结构化文本。...总的来说,文本结构化通过快速实现文本理解和信息提取,大量减少人工负荷。在线上化、无纸化流程作业今天,具有很广泛应用空间。...2 文本如何结构化 文本结构化是一个相当复杂工程问题,通常情况下,办公或者生产过程中出现文本为word、PDF等有一定段落结构和篇幅文档。...我这里提到文本结构化,通常是基于某一个场景某一些需求,例如,求职招聘场景中简历筛选与匹配需求。所以,要对文本结构化,首先需要了解是,要从源文本中获取哪些信息?也就是定义需求。...出于篇幅,“文本结构化【】”部分就先讲到这里,后续部分,在我们下集部分继续给大家介绍,感兴趣同学敬请关注。

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Flutter 默认文本和字体知识点

通过官方解释,在 typography.dart 源码中可以看到, Flutter 默认在 Android 使用是 Roboto 字体; 在 iOS 使用是 .SF UI Display 或者..._(black, white, englishLike, dense, tall); } 为了搞清不同系统字体区别,在查阅了资料后可知: 默认在 iOS : 中文字体:PingFang...除了 .SF 相关字体外,还有 PingFang 字体存在,这时候我突然想起在之前 《Flutter完整开发实战详解(十七、 实用技巧与填坑二)》 中,因为国际化多语言在 .SF 会出现显示异常...按照网络说法是: SF Text 字距及字母半封闭空间,比如 "a"! 上半部分会更大,因其可读性更好,适用于更小字体; SF Display 则适用于偏大字体。...最后再补充下,在官方 architecture 中有提到,在 Flutter 中文本呈现逻辑是有分层,其中: 衍生自 Minikin libtxt 库用于字体选择,分隔行等; HartBuzz

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文本数据机器学习自动分类方法()

VSM概念非常直观——把对文本内容处理简化为向量空间中向量运算,并且它以空间相似度表达语义相似度,直观易懂。...但是在本质IDF是一种试图抑制噪音加权,并且单纯地认为文本频数小单词就越重要,文本频数大单词就越无用,显然这并不是完全正确。...文本实际可以看作是由众多特征词条构成多维空间,而特征向量选择就是多维空间中寻优过程,因此在文本特征提取研究中可以使用高效寻优算法。...基于评估函数特征提取方法是建立在特征独立假设基础,但在实际中这个假设是很难成立,因此需要考虑特征相关条件下文本特征提取方法。 4....所有这些向量构成一个词向量空间,每个向量是该空间中一个点,在这个空间引入距离,就可以根据词之间距离来判断它们之间(词法、语义)相似性了。

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Flutter 文字解读 5 | RichText 富文本使用 ()

通过 Text.rich 我们也可以方便地构建富文本组件,在第三篇中介绍了一下 Text.rich,本篇就来详细地介绍一下富文本使用。本篇和之前几篇关系不大,可单独食用。...到这里,我们就简单地认识完了 InlineSpan 实现富文本用法。...---- 二、局部文字高亮 文字很少时候我们用 InlineSpan 来一个个拼,但是对于大段文本展示,自己拼装是不切实际。...---- 首先我们需要找到被反引号包住字符串,下面通过写一个 StringParser 类负责文本解析。...本篇就介绍这些,在之后文章中,将会继续拓展文本解析,比如链接解析、Markdown 一些基本语法等。这样 Text 就不仅是文本那么简单,还涉及着字符串解析、正则使用等更高阶技能。

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点云深度学习3D场景理解(

本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型网络架构,如何将架构应用3D场景理解。...背景 近来很多3D应用在兴起,3D传感器在进步,随着虚拟网络发展转到物理实际中应用,比如(ADAS,AR,MR)自动驾驶中需要理解 汽车行人交通标识,同时也需要理解三维物体状态静止和移动。...,挖掘原始数据中模式   2、点云在表达形式是比较简单,一组点。...但是点云数据是一种不规则数据,在空间和数量可以任意分布,之前研究者在点云上会先把它转化成一个规则数据,比如栅格让其均匀分布,然后再用3D-cnn 来处理栅格数据 ?...所以栅格并不是对3D点云很好一种表达方式   2、有人考虑过,用3D点云数据投影到2D平面上用2D cnn 进行训练,这样会损失3D信息。

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文本分类(下)-卷积神经网络(CNN)在文本分类应用

1 简介 原先写过两篇文章,分别介绍了传统机器学习方法在文本分类应用以及CNN原理,然后本篇文章结合两篇论文展开,主要讲述下CNN在文本分类应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主文章(文章中已经给出原文链接),是对两篇论文解读以及总结,基本阐释了CNN文本分类模型;后半部分讲一个实例和项目实战 2 论文1《Convolutional Neural...2.5 训练方案 在倒数第二层全连接部分使用Dropout技术,Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点权重不工作,不工作那些节点可以暂时认为不是网络结构一部分,但是它权重得保留下来...同时对全连接层权值参数给予L2正则化限制。这样做好处是防止隐藏层单元自适应(或者对称),从而减轻过拟合程度。...(经典方法和CNN) - 简书 文本分类()- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模应用 | Jey

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文本分类(下) | 卷积神经网络(CNN)在文本分类应用

1、简介 原先写过两篇文章,分别介绍了传统机器学习方法在文本分类应用以及CNN原理,然后本篇文章结合两篇论文展开,主要讲述下CNN在文本分类应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主文章(文章中已经给出原文链接),是对两篇论文解读以及总结,基本阐释了CNN文本分类模型;后半部分讲一个实例和项目实战。...2.5.训练方案 在倒数第二层全连接部分使用Dropout技术,Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点权重不工作,不工作那些节点可以暂时认为不是网络结构一部分,但是它权重得保留下来...同时对全连接层权值参数给予L2正则化限制。这样做好处是防止隐藏层单元自适应(或者对称),从而减轻过拟合程度。...(经典方法和CNN) - 简书 文本分类()- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模应用 | Jey

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