java/cn/chendahai/html2pdf/JavaToPdfHtmlFreeMarkerBet.java 撸起来 建立springboot工程 添加maven依赖 <!...HTML); JavaToPdfHtmlFreeMarkerBet.createPdf(content, DEST); } /** * freemarker渲染...template = freeMarkerConfigurer.getConfiguration().getTemplate("betPrint/print_match.ftl"); 设置边距 由于是通过模板进行渲染...mso-header-margin: .5in; mso-footer-margin: .5in; mso-page-orientation: landscape; } 但是打印的时候如果选择实际大小，那会导致前面的配置失效...还有，简单起见，可以直接使用http加载网络图片 由于是通过模板渲染，边距，分页等设置就是前端的事了 比如height: 100%;box-sizing: border-box;即可实现
该算法将身体的姿势和形状表示为参数网格，可以从单个图像进行重构并轻松放置。 给定一个人的图像，便能够以不同的姿势或穿着从另一个输入图像中获得的不同衣服来创建该人的合成图像。 观看视频以查看所有示例！...在该会议上， 致力于从单个图像进行人工重新渲染。 简而言之，给定一个人的图像，能够以不同的姿势或从另一个输入图像获得的不同衣服来创建该人的合成图像。 这称为姿势转移和衣服转移。 ?...这项新技术基本上由四个主要步骤组成： 使用另一篇论文中开发的DensePose，能够使用输入图像和SMPL之间的对应关系来提取前面讨论的UV纹理贴图中表示的部分纹理。 ?...第三步将目标姿势以及最近发现的UV特征图作为输入，以“渲染”中间UV特征图像。 ? ?.../ Pix2PixHD： https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD U-Net： https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf SMPL： https
一、概念简介 GPU：能够结合几何、颜色、灯光和其他数据而产生一个屏幕图像的硬件组件 渲染：把程序提供的几何数据转换成屏幕上的图像的过程叫做渲染，渲染的结果保存在帧缓存中 像素：计算机上显示的图片都是由矩形的颜色点组成...帧缓存 GPU需要知道应该在内存中那个位置存储渲染出来的2D图像像素数据，接受渲染结果的缓存区叫做帧缓存。...屏幕显示像素受到保存在前帧缓存中的像素颜色元素控制，所以程序和操作系统不会直接渲染到前帧缓存中，因为那样会让用户看到还没渲染完成的图像。...而是，把渲染结果保存到后帧缓存中，当后帧缓存包含一个完成的图像，前后帧缓存瞬间切换，这样就呈现了新的图像。在iOS系统中，这些操作由系统之家完成，应用不能插手。...drawableDepthFormat 你的OpenGL上下文还可以（可选地）有另一个缓冲区，称为深度缓冲区。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.03780.pdf 项目地址：https://apchenstu.github.io/sofgan/ 这个系统将人像的潜在空间解耦为两个子空间...从两个子空间采样的潜在代码分别馈送到两个网络分支：一个生成具有规范姿势的肖像的3D几何图形，另一个生成纹理。 对齐的3D几何还带有语义部分分割。...作者从图像渲染系统中吸取灵感，提出了将图像场景解耦为几何空间和纹理空间的方法。 同时将传统的占用字段扩展到语义占用字段（SOF）以模拟肖像几何。...因此SofGAN可以支持相应的渲染效果，比如自由视点渲染、全局和区域样式调整、面部变形、表情编辑等。 2. 训练未配对的数据。...参考资料： https://arxiv.org/pdf/2007.03780.pdf
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.06635v1.pdf 用神经网络自动学习合成高清3D图像已有成效，但之前还难以做到大动态的视角变换，他们是怎么实现的呢？...图源：https://arxiv.org/pdf/2008.05511.pdf Aliev等人则表明，将传统的点光栅化器与深度神经网络配对也是可行的。...图源：https://arxiv.org/pdf/1906.08240.pdf（Aliev et al.） 这一发现对3D重建尤其有益，因为其通常使用密集点云作为初始输出。...因此，系统可以根据神经渲染网络的视觉损失来调整这些参数： 相机模型 相机角度 点云位置 点云颜色 环境贴图 渲染网络权重 渐晕 相机响应函数 每张图像的曝光和白平衡 得益于此，图像的渲染质量得到了显著提升...另一个限制是，点位置的优化对于中到大的学习率是不稳定的。因此，该管道需要合理的初始点云，例如，通过多视图立体系统或 LiDaR 扫描仪。 研究人员认为这个问题是由光栅化过程中的梯度逼近引起的。
例如给定几张不同角度拍摄的二维图像，神经渲染模型能够生成一个三维模型，而无需任何人工的介入。...新模型所做的不同之处在于，他们将物体的渲染与输入图像中的环境照明分开，将这两个任务独立出来，在两个阶段内完成。...阶段（c）是调整模型学到的几何体，并优化刚刚使用这个渲染网络产生的法线。同样包含两个分支，一个是材料（material），另一个是照明（lighting）。...另一个分支被训练来改善物体的表面法线，遵循同样的技巧，使用标准的Phong BRDF将基于几个参数找到物体的材料属性模型。最后渲染和照明两个分支被合并，以预测每个像素的最终颜色。...参考资料： https://www.louisbouchard.ai/neroic/ https://arxiv.org/pdf/2201.02533.pdf
传统技术已使用「structure-from-motion」或基于图像的渲染解决了这个问题。近来，由于神经渲染技术的出现，该领域又取得了重大的进展。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.02268.pdf 首先，研究者对每张图片的外观变化进行建模，包括曝光、光线、天气，并使用一个学到的低维潜在空间进行后处理。...代替了基于图像的辐射 c(t)。 嵌入 ? 1在与 NeRF 参数θ一起训练的过程中进行了优化。 ? 图 8：注意人物（左）和光线（右）没有出现在渲染图中。...首先，他们利用瞬时目标的一个显式表征增强了 NeRF 的体积辐射场，这使得 NeRF-W 可以重建包含遮挡的图像，同时不在静态场景表征中引入瑕疵。...实验 为了验证 NeRF-W 的效果，研究者设计了两个领域的实验，一个实验用的是网络上找到的旅游目的地地标照片，另一个用的是合成场景的渲染图像。
从头发到衣服，再逼真的图像都有穿帮的机会。只看你有没有一颗维护人类尊严的心了 (误) 。...魔幻的衣服 衣服不在脸上，不在头上，已经渐渐远离了GAN主要的学习目标。 那么，能发现的问题就更丰富了。 这位中世纪气质的男子，右边的衣领已经伸到耳朵后面： ?...△ 来自英伟达上一代GAN 以及，就如之前提到“像丙烯颜料刷出来”的头发那样，衣服的渲染也会出现画画的效果： ?...△ 来自英伟达最新GAN 还是用前面的方法找找破绽吧，你看妹子头顶右上角消不去的斑。 你也试一下？ 其实，GAN生成的图像，能穿帮的地方也不止这些。 比如，妹子长了胡子： ?...揪出假脸的游戏传送门： http://nikola.mit.edu/ 英伟达新一代GAN论文传送门： https://arxiv.org/pdf/1812.04948.pdf 英伟达上一代GAN论文传送门
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.11585.pdf 在这篇论文中，来自英伟达和 UC 伯克利的研究者提出了一种使用条件 GAN 从语义标签图上合成高分辨率照片级逼真图像的方法...为了将图像转化到另一个域中，研究者将：1. 原图像的内容码，2. 从目标域中随机抽取的某个风格码 进行重组，并分析了 MUNT 框架，并建立了相应的理论结果。...总体而言有以下两方面的限制： 其一，这些方法通常需要在训练时看到目标类的大量图像； 其二，用于一个转换任务的训练模型在测试时无法应用于另一个转换任务。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.08509.pdf 在这篇论文中，英伟达的研究者引入了一个新的视频渲染框架，该框架能够在渲染过程中有效利用过去生成的所有帧，来改善后续视频的合成效果...研究者利用「制导图像」，并进一步提出了一种新的神经网络结构以利用存储在制导图像中的信息。一系列实验结果表明，该方法具备良好表现，输出视频在 3D 世界渲染上是一致的。
将起点和目标的迷宫被编码在一个通道中，而模型在另一个通道中用解来消除迷宫的噪声。 再难一点的迷宫，也能做的很好。...英伟达高级科学家Jim Fan表示，这是一个有趣的实验，扩散模型可以「渲染」算法。它可以仅从像素实现迷宫遍历，甚至使用了比Transforme弱得多的U-Net。...我一直认为扩散模型是渲染器，而Transformer是推理引擎。看起来，渲染器本身也可以编码非常复杂的顺序算法。 这个实验简直惊呆了网友，「扩散模型还能做什么？！」...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.03006.pdf 虽然已有人提出了离散和连续状态空间的扩散模型，但最近的研究主要集中在，连续状态空间中运行的高斯扩散过程（如实值图像和波形数据...参考资料： https://arxiv.org/pdf/2107.03006.pdf https://x.com/DrJimFan/status/1762888644933902681?s=20
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】有了3D-语言模型，去重庆导航也不在「话」下！...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.12981.pdf 基于这个思路，研究人员设计了三种类型的提示机制，收集了超过30万的3D语言数据来支持上述任务。...受到从二维多视角图像中提取三维特征的方法启发，研究人员提出通过渲染多个不同视角的三维场景来提取三维点的特征，并从渲染的图像特征中构建三维特征。...首先提取渲染图像的像素对齐密集特征，然后针对不同类型的三维数据，设计了三种方法从渲染图像特征中构建三维特征： 1....参考资料： https://arxiv.org/pdf/2307.12981.pdf
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.09687.pdf 经典光场渲染（Light Field Rendering）可以准确地再现与视图有关的效应，如反射、折射和半透明，但需要对场景进行密集的视图采样...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.10662.pdf 文中提出了一个不同的范式，不需要深度特征和类似NeRF的体积渲染，该方法只需从场景中取样patch集合就能直接预测新场景中目标射线的颜色...模型的创新点在于，它是进行基于图像的渲染，结合参考图像的颜色和特征来渲染新的视图，而且纯粹是基于Transformer的，在图像patch集上操作。...光场神经渲染 模型的输入包括一组参考图像、相应的相机参数（焦距、位置和空间方向），以及用户想要确定其颜色的目标射线的坐标。...第一个Transformer对每个参考图像独立地沿每条对极线折叠信息，这也意味着模型只能根据每个参考图像的输出射线坐标和patch来决定要保留哪些信息，这在单一场景的训练中效果很好（和大多数神经渲染方法一样
强大的场景表征，和仿佛学到了环境常识的渲染器。 ?...如果你看到了一张桌子下面有三条腿，你很容易推断出来很有可能它还有一条一样形状、一样颜色的第四条腿，只不过现在不在可见范围里而已。...即便你没法一眼看到房间里所有的东西，你也基本上能描绘出房间里的大致情况，或者想象出从另一个角度看这间房间能看到什么。 这种视觉和认知任务对于人类来说看似毫不费力，但它们对人工智能系统来说却是一大挑战。...对于给定的场景表征和新的视角，生成网络不需要任何透视、遮挡、光照条件的先验指定，就可以生成清晰的图像。这样一来，生成网络也就是一个从数据学到的不错的图像渲染器。 ?...它还学到了一个强有力的神经网络渲染器，能够从新的视角为场景生成准确的图像。 不过 DeepMind 也表示，相比传统的计算机视觉技术，GQN 也遇到了诸多限制，目前也只尝试了在生成的场景中训练。
为了帮助这绝大多数人，站长开发了这套网站工具， 更新内容，重点讲解： 如果想选某个基因，在2的位置勾选，在1的位置填写准确填写基因SYMBOL（如果不知道准确信息，可以到Geneinfo中去查询） 3的位置是下载火山图pdf
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.02491.pdf Text2Live能够用复杂的半透明效果增强输入场景，而不改变图像中的无关内容。...比如对模型念出咒语「烟」或者「火」，就可以给图片合成上相应的效果，十分真实； 对着面包图片说「冰」，就可以变成一个冰面包，甚至「奥利奥蛋糕」也不在话下； 或是对着视频说「给长颈鹿戴个围脖」，它也能精确识别出来长颈鹿的脖子...比如前面的例子中使用文本提示「烟」，不仅输出最终的编辑图像，还表达了编辑层所代表的目标效果。 2....视频的训练Pipeline包括（a）一个预训练的固定分层神经图集模型，可以用作「视频渲染器」，包括了一组二维图集、从像素到图集的映射函数，以及每个像素的前景/背景透明值；（b）框架训练一个生成器，将选定的离散图集...IA作为输入，并输出；（c）一个图集编辑层EA；（d）使用预训练映射网络M把编辑过的图集渲染回每一帧；（e）在原始视频上进行合成。
还自动“脑补”出了右侧的建筑物 这种增强图像方法并非1:1还原了游戏中的原始街景，而是在此基础上渲染和生成了一个全新的城市样貌。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2105.04619.pdf 用AI渲染游戏人物和场景的概念并不新鲜，但现有方法大多会产生严重的伪影，不稳定，或者渲染速度太慢。...这两个网络都是预训练的，在训练图像增强网络时没有进行优化。然后将分割网络应用于来自目标数据集的真实图像和未修改的渲染图像（这为真实图像和合成图像提供了兼容的语义信息）。...如下图，推理层和自适应反向传播都发挥了作用，但不在同一感知水平。如果移除自适应反向传播会降低最高层次上sKVD，移除推理层会增加高层次的sKVD。...推理层的效果如下图： 总的来说，本篇论文的方法显著增强了渲染图像的真实感。
进入微信公众号 世界上有意思的事 发送消息：Android绘制机制以及Surface家族源码全解析，即可获取本文的 pdf 版。...Android绘制机制源码分析 3.Surface家族源码全解析 4.总结 阅读须知 1.进入微信公众号 世界上有意思的事 发送消息：Android绘制机制以及Surface家族源码全解析，即可获取本文的 pdf...3.调用 updateAndReleaseLocked 重置前面获取到的图像内存，然后将其放回到 BQ 的尾部 4.至此我们在 Surface 中绘制的图像流就被 SurfaceTexture 转化成了一个...**注意：这里的 layer 与 我们在前面说的 SV 在 SF 中存在的 Layer 是两个不同的概念。 ** 2.TV 创建好了，接下来我们就可以为其提供图像流。...为啥不在这里就直接更新 texture 呢？因为此时的线程还是 ui thread，而 texture 的更新需要在渲染线程做。
PDF 文档 .pdf application/pdf 4. Microsoft Word 文件 .word application/msword 5....实例 http://120.27.61.239:8003/source/04/index.php 绕过文件后缀检测-白名单 白名单： 文件扩展名不在白名单中为不合法。...常见的是图像渲染测试，再严格点的甚至是进行二次渲染。...对渲染/加载测试攻击 - 代码注入绕过 可以用图像处理软件对一张图片进行代码注入 这类攻击的原理是：在不破坏文件本身的渲染情况下找一个空白区进行填充代码， 一般是图片的注释 区 ，这样能保证本身文件结构是完整的...二次渲染的攻击方式 - 攻击文件加载器自身 这种情况下无法用代码注入绕过，二次渲染相当于吧原本属于图像数据的部分抓出来，在用自己的 API 或 函数进行重新渲染，而非图像数据部分直接被隔离开了。
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