<address id="n5hlh"></address>

    <address id="n5hlh"></address>

      <track id="n5hlh"><ol id="n5hlh"><ruby id="n5hlh"></ruby></ol></track>

      <noframes id="n5hlh">

      <video id="n5hlh"></video>
      <video id="n5hlh"></video>

      <noframes id="n5hlh"><b id="n5hlh"><ol id="n5hlh"></ol></b>

        您的位置: 首頁 >科技 >

        谷歌升級nerf

        2022-09-23 21:01:41 編輯:閻巧艷 來源:
        導讀 谷歌宣布升級自家使用的2D圖像生成技術,特點是可以根據一個視點看到的2D圖像,生成3D模型圖案,谷歌官方解釋最新的NERF采用最新自解碼器框架。
        谷歌宣布升級自家使用的2D圖像生成技術,特點是可以根據一個視點看到的2D圖像,生成3D模型圖案,谷歌官方解釋最新的NERF采用最新自解碼器框架,從一組圖像里面學習3d的結構和外觀建模,這種軟件可以應用在汽車和人類等領域,提取他們的特征制作2D圖像,然后做成3D模型,這種方式在電影領域也能發揮重要作用,自己感興趣的圖片只要拿出來一張就可以,完成訓練以后,點擊生成便能出現對應的三維模型。 
        這種概念的最早提出是在2020年,當時神經輻射場的模型發布,有人說根據二維圖像就能生成三維模型,這種想法被很多人認為不可能,因為同一個場景的多個視圖,在不同角度下觀看是完全不同的,這要求生成的過程截取圖形的每一個截面,這對設備和技術的要求極高。因為可視角度不足,因此做出來的模型很容易崩潰,成為一個平面?,F在谷歌最新NERF技術的研發,說明這個問題已經得到解決。 
        根據數據顯示,最新的LOLNeRF是對原有NeRF的升級,這種使用機器學習的過程必然存在一定漏洞,但是通過計算3D空間里每個點的顏色和密度,可以實現一定程度上的以假亂真,根據已經建立完成的3D模型實現精細化處理和進一步著色設計,有可能縮短3D建模流程,在3D視覺方面的效果更加顯著。這種預測的二維landmarks把渲染的數據投入原始模型,反映到具體的試圖渲染輻射場景,再生成原始圖像。
        利用最新技術生成的3D模型,與原始二維圖像里的模型背面是存在區別的,因為缺乏對背面場景的捕捉,最后生成的3D模型不會包括背面,但是這種方法可以減少對真實物體3D模擬的負擔,減少他們的工作量。 

        免責聲明:本文由用戶上傳,如有侵權請聯系刪除!

        2016-2022 All Rights Reserved.平安財經網.復制必究 聯系QQ   備案號:

        本站除標明“本站原創”外所有信息均轉載自互聯網 版權歸原作者所有。

        A片在线观看全免费
        <address id="n5hlh"></address>

          <address id="n5hlh"></address>

            <track id="n5hlh"><ol id="n5hlh"><ruby id="n5hlh"></ruby></ol></track>

            <noframes id="n5hlh">

            <video id="n5hlh"></video>
            <video id="n5hlh"></video>

            <noframes id="n5hlh"><b id="n5hlh"><ol id="n5hlh"></ol></b>