文章记录了作者日常琐事与内心感悟:梦见被猫咬,反思记梦习惯;阅读杀马特文章后,感慨年轻人自我认同与外界评价;买菜、整理笔记、图书馆借书等生活片段,以及炎热天气下的居家感受。整体围绕个人生活体验与思考展开。
本文介绍了LGTM(Less Gaussians, Texture More)框架,旨在解决现有3D高斯点云方法在高分辨率合成中的局限性。LGTM通过预测紧凑的高斯原语及其纹理,实现了高保真4K视图合成,并显著减少了所需的高斯原语数量。此外,HUGS(Human Gaussian Splats)方法用于表示可动画的人类与场景,提升了动态场景的渲染效果。
文章记录了作者在成都过年的日常生活与思考,包括照顾猫咪、买菜、与朋友聚餐、观看比赛等琐事。作者反思了春节的意义,认为节日应与土地和人情相连,而非沦为消费符号。同时,文章探讨了城市与乡村的差异、性别文化、AI技术带来的变化,以及分形理论在自然和社会中的体现,表达了对老街市井生活的喜爱和对家乡的思念。
生成式AI在3D内容生成中面临几何一致性和结构可用性挑战。微软亚洲研究院推出的TRELLIS.2模型,通过稀疏体素结构O-Voxel,高效生成高分辨率3D资产,支持多种材质,训练速度快,解决了3D生成中的系统性失配问题,提升了实际应用的可能性。
马赛克背景和纹理以其传统工艺和永恒美感,为设计增添深度与个性。本文汇集多种高质量马赛克纹理,适用于海报、网站背景和社交媒体图形,满足各种创意需求。
本文介绍了25种高分辨率的粗糙和风化纹理,适用于海报、品牌标识和数字艺术等创意项目。这些纹理包括破损纸张、划痕金属和磨损布料,能够为设计增添深度和历史感,且提供多种格式,兼容不同设计软件。
本文介绍了OpenGL纹理的基本概念及其在音视频渲染中的应用。纹理为3D对象添加细节,减少顶点数量,提高渲染效率。讨论了纹理坐标、采样、过滤和mipmap的使用,以及如何加载和创建纹理。使用stb_image.h库可方便加载多种图像格式,并在着色器中实现更真实的视觉效果。
我一直对3D网站充满兴趣,最近开始学习Three.js。通过基本的JavaScript和HTML/CSS,我创建了一个简单的项目,添加了一个绿色立方体。接下来,我计划探索光源、纹理和3D模型等内容。
程序音频可以动态生成复杂声音,无需预录样本。利用Web Audio API,可以在浏览器中创建风、雨等环境音效,适合游戏背景音和音乐实验。尽管程序噪声不适合真实音效,但为实时互动声音提供了强大可能性。
Anker的eufyMake品牌推出了首款个人用3D纹理UV打印机E1,售价1899美元,预订价1499美元。该打印机支持多种材料,具备自清洁系统,旨在服务家庭和小型企业。
地图编辑器的主要功能已完成,检查器已重写以解决崩溃问题,并新增了将3D模型和纹理转换为ME2和GI格式的工具。
本文介绍了20多种适用于军事、时尚和数字艺术设计的最佳迷彩图案和纹理,涵盖经典与现代风格,提供高分辨率、可编辑的矢量图案,适合多种创意用途。
本研究针对当前生成式人工智能在三维模型风格化过程中未能考虑触觉信息的缺陷,提出了TactStyle系统。该系统通过修改的图像生成模型,使创作者能够在风格化三维模型的同时,融入预期的触觉属性。研究发现,TactStyle能够从单一图像输入中成功生成多种触觉特征,从而为触觉设计提供了一种创新方法。
本文提出了一种综合框架,通过单幅图像、多视角图像和文本描述生成高质量的3D形状和纹理,显著提升了生成的质量和多样性。
这篇文章介绍了作者在ArtStation上展示的后末日街道项目,独立完成耗时6个月。作者负责建模和纹理处理,灵感来源于知名游戏和电影,并创造了动画水洼贴图。项目使用Maya、Substance Painter和Unreal Engine制作,完全优化,适合高配PC。作者自学15年,称YouTube为他的“大学”。
我将地形分割成多个部分,但瓷砖之间的接缝和纹理不对齐,分割前纹理正常。如何解决这个问题?
12月26日至29日,京举办“经典香港电影修复计划”专题展,修复100部港片,其中10部采用“人工+AI”精修,90部由AI修复。纪录片《再续时光》记录修复过程,强调技术提升效率,助力经典影片重现光彩。
本研究解决了在计算机图形学中纹理合成的不足,特别是在模型复杂的3D几何空间中。提出了一种新的纹理合成方法,利用神经辐射场(NeRF)从多视图图像中捕捉和合成纹理,并引入集群约束以提升生成质量。实验结果显示,该方法在平面和曲面上,都能有效生成具有细致几何细节的纹理,具有重要的应用价值。
本研究解决了人-物体接触检测中因物体遮挡视线而导致的接触区域识别不准确的问题。提出了一种称为PIHOT的视角交互检测器,有效利用深度信息和纹理恢复技术,提高了接触区域的识别精度。实验结果表明,PIHOT在三个基准数据集上实现了最先进的性能,显著提升了关键检测指标。
本文提出了Feat2GS方法,旨在解决视觉基础模型在3D理解上的局限性。该方法通过从未姿态图像中提取3D高斯属性,有效探测几何和纹理意识,无需依赖3D数据。研究结果表明,Feat2GS在多个数据集上表现优异,为视觉基础模型的3D意识研究奠定了基础。
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