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Three.js 之 Import Model 导入模型

导入模型Three.js 提供了很多原始模型,但如果我们需要更复杂的模型,最好使用 3D 软件建模,然后导入到场景中。本节我们就来学学如何导入一个做好的 3D 模型。...3D 模型的各种格式3D 模型有各种各样的格式,详情可参考维基百科List_of_file_formats#3D_graphics。这些格式各有特点。接下来我们列举一些比较常见和流行的。...OBJFBXSTLPLYCOLLADA3DSGLTF我们不会关心所有的模型。因为 GLTF 模型已经逐渐变为标准,并且能应对绝大部分你遇到的场景。...寻找一个模型我们后续会学习在 Blender 中创建模型,但现在我们先寻找一个创建好的模型。我们可以在 GLTF 团队的示例中看到各种各样的模型。链接为 glTF Sample Models。...,接下来让我们将它添加到场景中吧添加到场景可以看到导入的模型 scene 的目录结构大致如下,可以看到除了模型之外还有很多其他的对象。

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化学习(一)模型基础

从今天开始整理强化学习领域的知识,主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。...第七个是环境的状态转化模型,可以理解为一个概率状态机,它可以表示为一个概率模型,即在状态$s$下采取动作$a$,转到下一个状态$s'$的概率,表示为$P_{ss'}^a$。     ...以上8个就是强化学模型的基本要素了。当然,在不同的强化学模型中,会考虑一些其他的模型要素,或者不考虑上述要素的某几个,但是这8个是大多数强化学模型的基本要素。 3....我们重点看看这个例子的模型,理解上面第二节的部分。如何训练强化学模型可以先不管。代码部分大家可以自己去看,只有300多行。     首先看第一个要素环境的状态$S$。...从这个例子,相信大家对于强化学习的建模会有一个初步的认识了。             以上就是强化学习的模型基础,下一篇会讨论马尔科夫决策过程。 (欢迎转载,转载请注明出处。

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基于模型的强化学习比无模型的强化学习更好?错!

作者 | Carles Gelada and Jacob Buckman 编辑 | DeepRL 来源 | 深度强化学习实验室(ID:Deep-RL) 【导读】许多研究人员认为,基于模型的强化学习(MBRL...)比无模型的强化学习(MFRL)具有更高的样本效率。...此外,而基于模型的RL仅仅是开始。另一类算法,即基于同态的强化学习(HBRL),可能具有在诸如视觉干扰等具有高水平无关信息的任务上进一步提高样本效率的潜力。...Latent-Space Modeling 如果您一直在关注深度强化学习的最新趋势,那么“学习等效但简化的潜在空间模型”的想法可能对您来说似乎很熟悉。...出现这种缺陷的原因:就像在表格设置中基于模型的学习和无模型的强化学习一样,这些方法也是如此。由于所有技术在根本上都是等效的,因此没有理由引入状态抽象的额外复杂性。

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化学习(一)模型基础

这就是强化学习的思路。     那么我们可以整理下这个思路里面出现的强化学习要素。     第一个是环境的状态S, t时刻环境的状态StSt是它的环境状态集中某一个状态。     ...下面是稍复杂一些的模型要素。     第四个是个体的策略(policy)ππ,它代表个体采取动作的依据,即个体会依据策略ππ来选择动作。...第七个是环境的状态转化模型,可以理解为一个概率状态机,它可以表示为一个概率模型,即在状态ss下采取动作aa,转到下一个状态s′s′的概率,表示为Pass′Pss′a。     ...第八个是探索率ϵϵ,这个比率主要用在强化学习训练迭代过程中,由于我们一般会选择使当前轮迭代价值最大的动作,但是这会导致一些较好的但我们没有执行过的动作被错过。...以上8个就是强化学模型的基本要素了。当然,在不同的强化学模型中,会考虑一些其他的模型要素,或者不考虑上述要素的某几个,但是这8个是大多数强化学模型的基本要素。

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化学习系列之二:模型相关的强化学

本文将介绍模型相关的强化学习算法。...根据马尔科夫决策过程是否可知,强化学习可以分为两类: 模型相关 (Model-based) 和模型无关 (Model-free)。模型相关是我们知道整个马尔科夫决策过程。...模型无关则是我们不知道马尔科夫决策过程,需要系统进行探索。今天我们先介绍比较简单的模型相关强化学习。 image.png 本文还是以机器人寻找金币为例子。...总结性结尾(好魔性的标题) 本文介绍了模型相关的强化学习。模型相关的强化学习是指马尔科夫决策过程可知情况下的强化学习,其中策略迭代和价值迭代是主要的两种算法。...强化学习系列的下一篇文章将介绍模型无关的强化学习,将涉及到 TD 、SARSA 和 Q-Learning 等著名算法。

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Three.js教程(1):初识three.js

---- 为什么要使用three.js 要回答为什么要使用three.js?首先我们想想什么是three.js?...而three.js直接支持前3种渲染方式,可以看出three.js的强大。 大多情况下如果是为了展示3D的效果,那么直接用图片就可以了,如果要动起来的话,视频往往可以胜任。...别急,正因为原生的WebGL这么晦涩难懂,所以才有了我们的主角three.js。...现在你可以忘掉上面的内容,因为three.js封装的特别好,根本看不到任何WebGL的影子,你再也不需要去了解什么着色器,更不用写GLSL ES,我们先来看一个更高级且更简单的three.js的例子。...初识three.js three.js可以使用模块化引入,当然也可以直接用script标签来引入。

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化学习+扩散模型的综述

得益于扩散模型强大而灵活的分布建模能力,这为解决强化学习中的长期挑战提供了帮助。本综述概述了扩散模型在RL中的进展,并探讨了如何解决现有挑战。...2 强化学习的挑战 2.1 离线学习的表达能力受到限制 在线强化学习因样本效率低而受到批评,离线强化学习避免了与环境交互的需要,显著提高样本效率。...扩散模型可以解决此问题,因为它们可以同时生成整个序列。 4.2 策略 与传统强化学习分类法相比,扩散模型作为规划器与MBRL类似,作为策略则遵循无模型化学习框架。...5 扩散模型在RL的应用 扩散模型在强化学习中相关应用可分为四类:离线强化学习、模仿学习、轨迹生成和数据增强。 5.1 离线强化学习 离线 RL 旨在从静态数据集 D 中学习策略,而无需在线交互。...6 RL中扩散模型的挑战 本节讨论了强化学习中扩散模型的三个限制,以及与基于Transformer的自回归方法的比较。 在线强化学习中的应用。扩散模型在线强化学习面临挑战,因为数据分布随时间变化。

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three.js中的矩阵变换(模型视图投影变换)

概述 我在《WebGL简易教程(五):图形变换(模型、视图、投影变换)》这篇博文里详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的图形变换过程,并推导了相应的模型变换矩阵、视图变换矩阵以及投影变换矩阵。...这里我就通过three.js这个图形引擎,验证一下其推导是否正确,顺便学习下three.js是如何进行图形变换的。 2. 基本变换 2.1....它的逻辑应该是视图矩阵与模型矩阵互为逆矩阵,模型矩阵也可以称为世界矩阵,那么世界矩阵的逆矩阵就是视图矩阵了。 3....着色器变换 可以通过给着色器传值来验证计算的模型视图投影矩阵(以下称MVP矩阵)是否正确。...中内置的投影矩阵和模型视图矩阵。

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Three.js入门

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。你可以在它的主页上看到许多精采的演示。...Three.js是一个伟大的开源WebGL库,WebGL允许JavaScript操作GPU,在浏览器端实现真正意义的3D。...Three.js的核心五步就是: 1.设置three.js渲染器 2.设置摄像机camera 3.设置场景scene 4.设置光源light 5.设置物体object 1.设置three.js渲染器 三维空间里的物体映射到二维平面的过程被称为三维渲染...在Three.js也能够指定透视投影和正投影两种方式的相机。 本文按照以下的步骤设置透视投影方式。...(200,200,200); //设置光源向量 scene.add(light); //追加光源到场景 } 5.设置物体object 这里,我们声明一个球模型

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深度强化学习(DRL)专栏(二):有模型的强化学

作者 | 小猴锅 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI团队出品 【磐创AI导读】:本篇文章是深度强化学习专栏的第二篇,讲了第三节有模型的强化学习,希望对大家有所帮助。...引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4....无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5....专栏小结 3 有模型的强化学习方法 在一些强化学习问题中,我们知道环境的具体信息(例如所有的环境状态、状态转移概率矩阵以及关于动作(或状态)的奖励等),这种情况下我们可以利用这些信息构建一个MDP...模型来对环境进行描述。

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