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。借助摄影棚中的复杂拍摄系统，当前业界成熟方案已可得到媲美真人的毛孔级精度的重建效果 [2]，但其制作成本高、周期长，一般仅用于 S 级影视或游戏项目。
Krita 3.0 RC1已释出下载，这是Krita候选版第一个版本，其中包括动画制作工具，即时预览，并配有QT5支持！今天发布的候选比beta版提供了许多修正和改进。最大的新功能是对动画支持。
人体神经辐射场的目标是从 2D 人体图片中恢复高质量的 3D 数字人并加以驱动，从而避免耗费大量人力物力去直接获取 3D 人体几何信息。这个方向的探索对于一系列应用场景，比如虚拟现实和辅助现实场景，有着非常大潜在性的影响。
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第10章 emWin6.x模拟器的使用方法(VC6.0) 本
程序员的生产效率源于需求，而不是工具！ 你确定你真的知道到底是什么促使一个程序员高效率的吗？是因为使用了VIM和Emacs这些强大的编辑器，还是因为应用了最新的Haskell Web框架，抑或是
我们知道布料模拟在目前的游戏中虽然很常用, 但实际上开销很大而精度偏低, 为此我在前段时间了解了一些借助机器学习进行布料模拟的方法. 基于机器学习的方法的本质都是令神经网络将离线模拟器中的布料模拟结果进行记忆, 再采用近似于查表的方法快速预测出高精度的布料模拟结果, 从而用更低的时间开销换来更好的模拟效果(当然缺陷是带来了更大的内存开销并存在一定的不稳定性).
常见的3D引擎有：Unreal、Quake、Lithtech、OGRE、Nebula、Irrlicht、Truevision3D...
今后的几篇郭先生主要说说three.js骨骼动画。three.js骨骼动画十分有意思，但是对于初学者来说，学起来要稍微困难一些，官方文档比较少，网上除了用圆柱体的例子就是引用外部模型的，想要熟练使用骨骼动画就需要不断地探索和练习。这篇是初探three.js骨骼动画，也不深入讲解，先说说它的实现和原理，然后一点一点解读官网案例，骨骼动画官网案例
在着色程序中，数组通常的使用目的是：作为从外部应用程序传入大量参数到 Cg 的顶点程序中的形参接口，例如与皮肤形变相关的矩阵数组，或者光照参数数组等。
上一篇郭先生解析了一下官方的骨骼动画案例，这篇郭先生就要做一个稍微复杂一点的骨骼动画了，就拿一个小人下手吧。在线案例请点击three.js自制骨骼动画。话不多说先上图
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了马普所二年级 CS 博士生修宇亮（Yuliang Xiu）入选 CVPR 2022 的一项三维数字人姿态重建新研究 ——ICON[1]。在本文中，他将详述这项工作的来龙去脉，包括厘清本研究的动机及思维起点 (motivation)、梳理出这二十多页论文的主线、论文中没提及的洞见 (insight)，并着重讲一下 ICON 的局限及改进思路。 3月17日19:00-20:00，修宇亮将带来线上分享，详细介绍本篇工作，直播详情见文末。 论文地址：https://r
导语： 最近在测试过程中发现了一些比较典型的性能问题，所以来分享下作为测试怎么为解决问题提供更多的有效信息，本次主要从优化角度分析Perfdog测试报告。本次主要介绍关于CPU的优化； 怎么获取测试报告此处不再赘述，有关perfdog怎么使用的教程可以参考 Perfdog使用教程
(1)ButtonSKB已经是1个控件，即可以像使用Button控件一样使用ButtonSKB。
当游戏行业仍在聚焦探讨如何让 AI 真正落地、协助游戏的工业化制作时，网易互娱 AI Lab 已基于游戏研发制作中的痛点交出了一份令人惊艳的答卷。
其中，USkeletalMesh 是骨架网格体模型数据对象。USkinnedMeshComponent 支持了对骨架网格体的渲染，通过 FSkeletalMeshObject 将渲染所需数据发送到渲染线程，具体的渲染方式也由这个对象决定，例如使用 CPU 还是 GPU 进行渲染。 USkeletalMeshComponent 在此基础上支持了骨骼动画播放，具体动画播放逻辑由 UAnimInstance 实现。
俗话说：用户体验不谈性能就是耍流氓。 在PC游戏上的性能问题并没有那么明显， 加个内存换个CPU或者刷个主频就能轻松搞定；到了手游时代后情况则显得比较严峻，捉襟见肘的内存使得资源加载时就像如履薄冰，加上高中低不同配置的机型更加让性能问题显得很突出，一个低端机型上的卡顿就可能造成一大批用户的流失，这当然无法被忽视。
本文整理了3月10日arXiv更新的 6 篇CVPR2022的论文，简单介绍了FaceBook最新的工作《FlexIT: Towards Flexible Semantic Image Translation》
一、工具名称 blender-3.1.2 二、下载安装渠道 blender-3.1.2 通过CSDN官方开发的【猿如意】客户端进行下载安装。 2.1 什么是猿如意？ 猿如意是一款面向开发者的辅助开发
在Three.js的赋能下，WEB网页效果逐渐丰富起来，今天我们就来运用之前学习的Three.js基础知识，实现一个旋转的几何体-球体。
随着元宇宙概念的兴起，与人体相关的研究在这两年也是非常受关注。在人体相关的研究中，衣物，由于其形状与动态高度复杂，所以一直都是研究的焦点与难点。本文聚焦于衣物的三维重建，明确了衣物重建的五大要点，从而选择了点云序列作为输入，并依此设计了衣物数据集的注册，以及衣物重建管线。本文相关论文Garment4D: Garment Reconstruction from Point Cloud Sequences已发表于NeurIPS 2021，数据集与源代码现已开源。
导读 大家是不是觉得VR中的动画特别神奇，其实它是基于Unity中的动画系统Mecanim实现的，Unity在5.0之后，Mecanim动画控制越来越强大好用，小白甚至可以在稍微看下demo后，就可以构建自己的动画需求。本篇介绍通过Mecanim构建动画的整体流程，通过实例，对构建的各个部分进行介绍，其中穿插作者对部分参数或设置的理解。 好了，咱们愉快的开始吧。 文章中会涉及到一些常用术语，大家可以在“术语列表”中查看，其中涉及的主要术语有：视频片段Animation Clip阿凡达Avatar重定向Re
哈利·波特里有项魔法“黑科技”很让我等麻瓜羡慕——照片会动甚至会从平面照片中伸出头或者手和你互动。
前几天有需求要绘制一种势能面的示意图，类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。
1.创建工程(略) 2.加载场景文件(略) 3.添加框架SceneKit/Scenekit.h 4.创建场景资源对象
你可能还记得《哈利·波特》里的神奇世界，报纸上的照片会动，墙壁上的名人画像能说话，甚至开门入户都要与“门神”胖夫人暗号问答一番。
原文：ICLR 2023 Spotlight | EVA3D：从二维图像集合中学习三维人体生成
机器之心专栏 机器之心编辑部 在 ICLR 2023 上，南洋理工大学 - 商汤科技联合研究中心 S-Lab 团队提出了首个从二维图像集合中学习高分辨率三维人体生成的方法 EVA3D。得益于 NeRF 提供的可微渲染，近期的三维生成模型已经在静止物体上达到了很惊艳的效果。但是在人体这种更加复杂且可形变的类别上，三维生成依旧有很大的挑战。本文提出了一个高效的组合的人体 NeRF 表达，实现了高分辨率（512x256）的三维人体生成，并且没有使用超分模型。EVA3D 在四个大型人体数据集上均大幅超越了已有方案，
看人先看脸，不同的人脸往往会给我们留下不同的印象，像蒙娜丽莎圆润的脸颊会让人感受到母性的光辉，而蝙蝠侠面具下坚毅的下巴则透露着浓烈的男子气息。
在 3D 生成领域，根据文本提示创建高质量的 3D 人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。传统方法需要经历一系列人工制作的过程，如 3D 人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。为了自动化 3D 内容生成，此前的一些典型工作（比如 DreamFusion [1] ）提出了分数蒸馏采样 (Score Distillation Sampling)，通过优化 3D 场景的神经表达参数，使其在各个视角下渲染的 2D 图片符合大规模预训练的文生图模型分布。然而，尽管这一类方法在单个物体上取得了不错的效果，我们还是很难对具有复杂关节的细粒度人体进行精确建模。
图1 GauHuman可以快速重建(1~2分钟)和实时渲染(高达189帧每秒) 高质量3D人体。
http://blog.chinaunix.net/uid-20235103-id-2578297.html
https://github.com/KhronosGroup/glTF/blob/master/specification/2.0/figures/gltfOverview-2.0.0b.png
创建高保真数字人类对于许多应用都很重要，包括全息投影、AR/VR、3D 图形学和新兴的元宇宙等概念。目前获取个性化头像是一个复杂的过程，通常需要使用校准的多摄像头系统，并产生大量的计算成本。在本文中，作者着手构建一个仅从单眼视频学习 3D 虚拟人的系统，该系统足够轻便，可以广泛部署，并且速度足够快，可以实现步行和使用场景。
Papers & Archives Graphics Conference Paper Link Archive (Ke-Sen Huang) Reproducible Research archive (image processing, vision, machine learning) (Xin Li) Mesh Libraries and Tools Surface_Mesh (D. Sieger, M. Botsch) GTS (2D dynamic/constrained Delaunay tr
「元宇宙」这个概念在近来十分火热，但本质来上说，元宇宙这个词更多的是一个商业上的概念，在这个概念里面融入集成了很多现有的技术。具体可能包括：
随着前两天冬奥会序幕的正式拉开，也成功带火了本次吉祥物冰墩墩。憨厚可爱的熊猫形象，让冰墩墩的实体公仔、钥匙扣都被一抢而空，众多网友呼吁现在真的是「一墩难求」！
Microsoft Silverlight是一个跨浏览器的、跨平台的 插件，为网络带来下一代基于.NETFramework的媒体体验和丰富的交互式应用程序。Silverlight提供灵活的编程模型，并可以很方便地集成到现有的网络应用程序中。Silverlight可以对运行在 Mac或 Windows上的主流浏览器提供高质量视频信息的快速、低成本的传递。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
【1】 ELSA: Enhanced Local Self-Attention for Vision Transformer 标题：ELSA：增强视觉转换器的局部自我注意 链接：https://arxiv.org/abs/2112.12786
Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎，你可以用它创建各种三维场景，包括了摄影机、光影、材质等各种对象。
【1】 PVTv2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer 标题：PVTv2：使用金字塔视觉Transformer改进基线
【1】 AdaViT: Adaptive Tokens for Efficient Vision Transformer 标题：AdaViT：高效视觉转换器的自适应标记 链接：https://arxiv.org/abs/2112.07658
【1】 Data efficiency in graph networks through equivariance 标题：图网络中的等方差数据效率
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