文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

音视频技术开发周刊 | 228

，对视频数据采集、编码、 解码和渲染的管理。...GPU渲染的优化能力。...因此，包体减小的同时，渲染性能的上限实际得到了进一步的提升。 另外，PAG 4.0版本基于这个全新的2D绘图引擎，也将正式拓展对Web端的支持。据悉，目前PAG 4.0版本已经走完腾讯开源审核流程。...随着实时视频的流行，直播俨然已成为众多企业和组织市场战略的重要组成部分。直播可用于活动（赛事）直播、提供客户服务以及举行网络研讨会等一切内容。...最后，作为未来的研究方向，提供自主驾驶XAI方法的实地指南，提高操作安全性和透明度，公开获得监管机构、制造商和所有密切参与者的批准。 插图源自Pexels

43840

一键生成山川、河流，风格多样，从2D图像中学习生成无限3D场景

机器之心专栏 作者：Zhaoxi Chen 来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer，专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。...本文，来自南洋理工大学 S-Lab 的研究者提出了一个新的框架 SceneDreamer，专注于从海量无标注自然图片中学习无界三维场景的生成模型。...该框架包含三个主要模块：1）高效且高表现力的鸟瞰（BEV）三维场景表征；2）学习场景通用表征的生成式神经哈希网格；3）由风格驱动的体积渲染器，并经过对抗学习的方式直接从二维图像中进行训练。...对于相机光线上的一点，我们经过查询生成式哈希网格得到其对应的特征 f_x，使用经风格噪声调制的多层 MLP 来得到其对应点的颜色和体密度，最终通过体渲染来将一条相机光线上的所有点积分为对应像素的颜色。...整个框架是通过对抗学习来直接端到端地在二维图像上进行训练的。生成器即上述体渲染器，而判别器我们使用基于语义感知的判别网络来根据由 BEV 表征中投影到相机上的语义图来分辨真实图像和渲染图像。

53120
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

【带着canvas去流浪（11）】Three.js入门学习笔记

Three.js中的基本概念 官方文档中的新手示例过于简单，所以本节对Three.js中的概念进行一些补充描述： 客观三要素：场景Scene，相机Camera，渲染器Renderer 具体用法可以看官方文档的...变形动画的实现过程：获得animationMixer实例,获得clip实例，获得action实例，最后调用action.setDuration().play()开启动画播放。...调整贴图的 四.补充示例 第15节-关于物体阴影 后来发现这个问题在第27节有说明。...后文的第101节也有这部分知识的说明 官方文档中已经提供了示例代码，平面坐标到3D坐标转换的部分如果不明白，可以看这篇博文ThreeJS中的点击与交互——Raycaster的用法,笔者也提供了示例demo...其他的按照原文的方法就可以反求二维空间的坐标了。

3.9K10

随机三维图像中可以找到多少动物和阿尔普物形？

粗光栅化和平滑的重要性 在上面的例子中，我们是从粗三维区域开始，由于明显的三角边界面，感觉上像多面体。只有经过平滑处理后，我们可以获得"外观有趣"的三维形状。...这也是为什么我们对三维图像应用 ImageMesh 后，并没有从所返回的区域中看见什么有趣的东西。这与二维的情况很相似。在下面的二维可视化情形中，我们从随机选择的点集开始，通过曲线连接这些点。...这些三维形状的投影正是我在连接二维图像的平滑部件中所遇到的类型。 函数 projectTo2D 采用三维图形复合体，并将其投影到与三个坐标平面平行的薄切片中。...所选示例的阴影 我们来看看这些三维形状的二维投影。如果稍微发挥一点想像力，我们可以再次看到相当数量的人脸、女巫、地精、小鸟和其他动物。...下面的例子中有一些怪兽的头。 我们还可以接着看看五维图像，但基本就是这个思路了。 总结一下观察结果：旋转和平滑后，随机三维图像中黑色体素连接区域的一小部分具有类似动物的形状或动物形状的艺术渲染。

1K60

深度 | Pedro Domingos解析机器学习五大流派中的算法精髓

3.模拟进化过程 进化过程，从某种角度来说甚至比人类的大脑更伟大（因为它造就了你的大脑，你的躯体，还有其他地球上的一切生命），所以来说这个过程值得好好弄清楚并且使用计算机来进行运算。...4.系统地减少不确定性 你学到的知识不一定正确，当从数据中获得什么东西时，你对它却不能完全确定。所以使用概率来量化这个不确定性，当你看到更多的证据时，不同的假设的概率能够进一步完善。...逆向演理示例： 苏格拉底是人类+人类是凡人= 苏格拉底是凡人 （但是计算机现在还不能理解自然语言） 找出图中的生物学家 其实是那台机器，图中的机器是一名完整的、自动的生物学家，它也是从分子生物学中的DNA...每个神经元可以有一或多个树突，可以接受刺激并将兴奋传入细胞体。 每个神经元只有一个轴突，可以把兴奋从胞体传送到另一个神经元或其他组织，如肌肉或腺体。神经元之间是互相连接的，这样形成了一个大的神经网络。...行为类比推理法 最后，正如我提到的，行为类比主义者所持的基本观点为：我们所做的一切，所学习的一切，都是通过类比法推理得出的。

1.5K50

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （255）-- 算法导论18.1 1题

以下是一个非常基础的示例代码，它演示了如何创建一个二维切片，然后模拟删除指定索引位置的元素： package main import "fmt" func main() { // 创建一个二维切片...(newChart) } // 这是一个辅助函数，用于删除二维切片中指定索引位置的元素 func removeElementFrom2DSlice(s [][]string, index int) [...，它没有处理任何可能出现的边界情况，例如当要删除的元素是切片中的最后一个元素时，或者当要删除的元素本身不存在于切片中时。...在实际应用中，你可能需要根据实际情况来调整这个逻辑，例如通过搜索C、P和V在切片中的位置，或者通过某种方式来识别它们。 最后，请记住，这只是一个示例代码，它可能无法满足你的所有需求。...kimi： 由于图 18-8(f) 没有直接提供在这里，我将基于 B 树的一般性质来解释从 B 树中删除节点的过程，并给出用 Go 语言实现的 B 树删除操作的示例代码。

12220

通过示例学 Golang 2020 中文版【翻译完成】

关键字 了解for-range循环——完整指南 goto语句 包/模块 包和模块——第 1 部分 包和模块——第 2 部分 模块 go.mod文件中的直接依赖与间接依赖 从go.mod文件手动下载依赖项...导入的空白标识符 导入包时导入相同的包名或别名 数组/切片 了解数组——完整指南 切片 二维和多维数组和切片 复制数组或切片 迭代数组和切片的不同方法 检查一个项目是否存在于切片中 在切片中查找和删除...请求体的 HTTP 客户端 在请求体中发送/接收 JPEG 文件的 HTTP 示例 在请求体中发送/接收 PDF 文件的 HTTP 示例 在请求体中发送/接收 PNG 文件的 HTTP 示例 HTTP...客户端/服务器的multipart/form-data请求体示例 发送/接收application/oct-stream请求体 为什么响应体已关闭 在发出 HTTP 请求时设置超时 验证 HTTP 请求体中的整数范围...算法 LRU 高速缓存实现 链表 将单链表转换为数组 将单链表转换为循环链表 检查链表是否是循环的 在的单链表中删除正数第k个节点 在单链表中删除倒数第k个节点 反转双向链表 相加两个由链表表示的数字

6.2K50

如何更好的学习Golang中的切片数据类型

依次从数组中生成、从切片中生成和全新定义一个切片。 三个要素 1.起始位置：切片引用数组的开始位置。 2.大小：切片中的元素个数。切片中的大小不能超过容量数量。...例如从一个数组中生成切片则slice就是定义的数组名称。 2.起始位置:从数组中的某个元素的下标开始切，默认中0开始。 3.结束位置:切片的结束位置。也就是数组的某个元素下标位置。...则根据起始位置和结束位置进行切取。...则默认从数组的最开始位置切取，直到结束位置为止。...], append([]int{x}, a[i:]...)...) // 在第i个位置插入x 2.每个添加操作中的第二个 append 调用都会创建一个临时切片，并将 a[i:] 的内容复制到新创建的切片中

1.1K10

【云+社区年度征文】Go 语言切片基础知识总结

切片的定义 切片定义分为三中形式。依次从数组中生成、从切片中生成和全新定义一个切片。 切片三个要素 1.起始位置：切片引用数组的开始位置。 2.大小：切片中的元素个数。切片中的大小不能超过容量数量。...例如从一个数组中生成切片则slice就是定义的数组名称。 2.起始位置:从数组中的某个元素的下标开始切，默认中0开始。 3.结束位置:切片的结束位置。也就是数组的某个元素下标位置。...则根据起始位置和结束位置进行切取。...则默认从数组的最开始位置切取，直到结束位置为止。...i, append([]int{x}, ai:...)...) // 在第i个位置插入x 2.每个添加操作中的第二个 append 调用都会创建一个临时切片，并将 ai: 的内容复制到新创建的切片中

70010

【他山之石】3D Gaussian Splatting：实时的神经场渲染

类似地，迄今为止最有效的辐射场解决方案建立在连续表示的基础上，通过插值存储的值，例如，体素或哈希[网格或点。虽然这些方法的连续性有助于优化，但渲染所需的随机抽样是昂贵的，并可能导致噪声。...与大多数需要多视图立体声（MVS）数据的基于点的解决方案相比，仅以SfM点作为输入就获得了高质量的结果。注意，对于nerf合成数据集，我们的方法即使在随机初始化下也能获得高质量。...这可以被重写为 一种典型的基于神经点的方法，通过混合重叠于像素上的N个有序点来计算一个像素的颜色（其中c 是每个点的颜色，是通过计算协方差Σ的二维高斯分布，乘以学习的每点不透明度给出的）： 从等式2和3...3D高斯分布可以被用来表示被捕捉的人体；最近也被用于表示体射线。它们关注的是重建和渲染单个孤立物体（人体或人脸）的具体情况，从而导致深度复杂性较小的场景。...我们选择了三维高斯分布，这是可微的，可以很容易地投影到二维 Splatting，允许快速的混合渲染。

1.9K20

基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之训练

1利用其他线索 前面几节讨论了直接从二维观测重建三维对象的方法。本节展示了如何使用附加提示，如中间表示和时间相关性来促进三维重建。...多阶段方法的主要优点是深度、法线和轮廓图更容易从二维图像中恢复。同样，从这三种模式中恢复三维模型比从单独的二维图像中恢复要容易得多。...然而，获得用于训练的多视图2D或2.5D图像相对容易。...将它们分为两大类：(1)基于轮廓的损失函数；(2)基于法线和深度的损失函数。 (1)基于轮廓的损失函数。其思想是在一定的摄像机内外参数下，由重建体投影出的二维轮廓应与输入图像的真实二维轮廓相匹配。...这种差异是受空间雕刻的启发而产生的： ? 其中S（j）是原始3D对象X的第j个2D轮廓，n是每个3D模型使用的轮廓或视图的数目，P（·）是3D到2D投影函数，α（j）是第j个轮廓的相机参数。

1.1K30

3D 可视化入门：渲染管线原理与实践

而 3D 多边形渲染，则是从物体发出光线，并最终落到视点。...第 4 个值是用来控制什么？修改为什么没效果？...剪裁：移除不会被渲染的部分以提高性能和渲染精细度。 屏幕映射：将坐标从单位立方体转换为屏幕坐标。 图元装配和遍历：确定三角形对应的像素。 像素着色：确定每个像素点的颜色。...获得顶点的法线 - 邻多边形均值 获得边与像素点的光照 - 双线性差值 这种着色方式可以平滑地渲染出物体表面，但是会丢失一些高光信息。...获得顶点的法线 - 邻多边形均值（和上面一样） 获得边与像素点的法线 - 双线性差值 顶点法线，平面着色，高洛德着色，冯氏着色 对比 ThreeJS 示例，了解三种着色方式的区别： MeshPhongMaterial

6.4K21

CAD2007操作教程下

“删除”：删除图层的。...u 着色图形 在AutoCAD中，使用“视图”菜单下的“着色”子菜单中的命令，可生成“二维线框”、“三维线框”、“消隐”、“平面渲染”、“体渲染”、“带边框平面渲染”和“带边框体渲染”多种视图。...第1对点定义对象的移动，第2对点定义二维或三维变换和对象的旋转，第3对点定义对象不明确的三维变换。 此工具栏中其它工具的含义： 拉伸面：将选定的三维实体对象的面拉伸到指定的高度或沿一路径拉伸。...删除面：从选择集中删除先前选择的边。 旋转面：绕指定的轴旋转一个面、多个面或实体的某些部分。 旋转角度：从当前位置起，使对象绕选定的轴旋转指定的角度。 倾斜面：按一个角度将面进行倾斜。...输入或输出材质的步骤 从“视图”菜单中选择“渲染”中“材质库”或单击 中的 按纽。 在输入或输出材质之前，请选择“预览”以从样本图像中的小球体或立方体上查看材质的渲染情况。

8.6K30

HiFi4G: 通过紧凑高斯进行高保真人体性能渲染

，用于从密集镜头中渲染高保真人体表示。...利用扭曲高斯图的初始化将训练时间减少到三分之一，同时仍能获得生动的结果。不过，尽管采用了非刚性跟踪先验，我们还是在渲染结果中观察到了明显的时间抖动。...而对于运动信息 p,q ，简单的减法无法有效地表示切片中的剧烈运动，因此如公式 1，2 所示，我们从关键帧的运动信息 p_{i,k},q_{i,k} 预测当前帧的 p^\prime_{i,t}...图 5 ：数值结果 对比了 HiFi4G 与其他 SOTA 方法， Instant-NSR 的渲染结果有严重的伪影，由于其重度依赖几何；体渲染方法 NeuS2 和 HumanRF 的渲染结果模糊，对于高频细节过度的平滑...考虑正则项， E_{temp} 的删除会导致压缩后出现不自然的伪影， E_{smooth} 的删除会导致模糊的输出。将权重 w_{i,t} 替换为常数会导致肉眼可见的模糊。

39110

做出电影级的 CG 渲染！斯坦福大学研究人员提出神经光图渲染

相比之下，魏茨曼科学研究所（Weizmann Institute of Science）在2020年10月发布的隐式可区分渲染(IDR)方法，取决于利用从捕获数组自动生成的3D网格信息。 ?...在过去一年中，SIREN 已被用于类似场景，现在是图像合成社区中业余爱好者 Colabs 的一个流行的 API 调用。 然而，NLR 的创新是将 SIREN 应用于二维多视图图像监控。...从阵列图像中提取 CG 网格后，通过 OpenGL 对网格进行栅格化，将网格的顶点位置映射到适当的像素点，然后计算各种贡献图的融合。...另一方面，NLR 还没有任何动态照明或重点照明的能力，输出仅限于阴影地图和其他照明时获得的信息。研究人员打算在未来的工作中解决这个问题。...利用神经网络从一系列有限的照片中创建3D实体的想法早于 NeRF，而相关研究可以追溯到2007年或更早。

74440

【笔记】《计算机图形学》(11)——纹理映射

纹理映射并不会真正改变表面的形状, 也就是它不会增减多边形, 而是在片元着色的时候从图片中找到对应的颜色值应用到表面的顶点上, 这张图片就称为纹理或材质(texture) 纹理也不单单用来提高表面颜色丰富度..., 称为纹素texel), 也就是核心是一个三维xyz到二维纹理空间中uv坐标(纹理空间中通常用uv来表示横轴和)的映射 这个从三维到二维的映射过程称为UV映射(UV mapping)或表面参数化(surface...这种储存方法比较直接, 渲染时需要对物体表面的法线直接替换成法线图中的法线, 优点是当从和法线图生成时一样的视角渲染时, 可以直接有看到立体模型的错觉效果, 缺点是很多时候我们需要的是能够应用到其它表面上的法线...我们提前对立方体的六个面用光线追踪的方法来渲染场景, 在这个渲染中我们不渲染任何近处的物体,只渲染处于近似无限远处的物体, 得到的结果映射到立方体六个面上, 然后将我们的视点放在立方体中心, 让立方体六个面渲染为视野的最外壁...反射贴图同样对一个立方体的六个面进行了对周围环境的渲染, 但是这个立方体上的纹理作为立方体映射映射到我们想要生成反射的表面上.

3.9K41

·CNN卷积神经网络原理分析

它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛（一个著名的计算机视觉竞赛）中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络，然而获得有效的深度模型并不容易。...图 2.1 二维互相关运算 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。...这一切听起来都很模糊，Zeiler和Fergus（2013）在可视化CNN学习的方面做得非常出色。这是他们在论文中使用的CNN。赢得Imagenet竞赛的Vgg16型号基于此。 ?...让我们从一些我们都可以从这张照片中看到的东西开始。首先，输入图像是正方形和224x224像素。我之前谈到的过滤器是7x7像素。该模型具有输入层，7个隐藏层和输出层。...在CNN的第2层，模型已经获得了比对角线更有趣的形状。 ◆ 在第六个方块（水平计数）中，你可以看到模型正在拾取圆形形状 ◆ 此外，最后一个正方形正在拾取角落。 ?

70831

比LERF提速199倍！清华哈佛发布LangSplat：三维语义高斯泼溅 | CVPR 2024 Highlight

数学上，得到的像素对齐的语义嵌入是： 如此，从三维语义场景渲染的每个像素都具有与其精确语义上下文相匹配的CLIP特征。这种匹配减少了模糊性，提高了基于语义的查询的准确性。...3D语义高斯泼溅 在一组2D图像上获得语义嵌入后，我们可以通过建模3D点和2D像素之间的关系来学习一个3D语义场。 大多数现有方法使用NeRFs进行3D建模，但它们面临着耗时的渲染过程。...这种3D高斯散射方法明确地将3D场景表示为各向异性的3D高斯分布的集合，每个高斯分布 由均值 和协方差矩阵 描述： 3D高斯投影到2D图像平面上后，用基于tile的光栅化策略进行渲染： 其中，ci是第...i 个高斯的颜色，N 表示瓦片中的高斯数量， 是在像素 v 处渲染的颜色， 。...这里oi是第 i 个高斯的不透明度， 代表投影到二维上的第 i 个高斯的函数。 在本文中，我们提出了3D语义高斯，为每个高斯增加三个语义嵌入 。

14410
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券