deep cg2real 渲染真实感 神经网络

最新推荐文章于 2025-03-27 22:18:52 发布
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介绍了一种名为DeepCG2Real的神经网络模型，该模型能够将计算机生成的图像渲染得更加逼真，接近真实世界的效果。通过使用深度学习技术，DeepCG2Real能够在不牺牲图像质量的情况下提高渲染效率。
啊哈2020
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CIAA 网络安全模型 — 数据传输安全
烟云的计算
05-10 3650
后续，当 Server 向 Client 发送数据时，中间人故技重施的将数据劫持，用一开始劫持的 Public Key 进行解密后，对数据进行篡改，然后再使用非法的 Private Key 对数据进行加密发送给 Client，而 Client 也会使用非法的 Public Key 进行解密。CA 通常是可信任的第三方机构，能够对数据签名证书的真实性和有效性进行认证，全球性的 CA 机构有：Symantec、Comodo，GlobalSign，DigiCert，GeoTrust 等等。
What is Neural Rendering? 百度翻译
G果的博客
11-27 563
那么，什么是神经渲染?在运行时，物体的材质和网格被用作着色程序的输入，该程序在给定的光照条件和特定的相机角度下计算物体的外观(幻灯片2)。这种渲染管道可以创造出惊人的结果:你看过的每一部电影中的每一个CGI效果，你玩过的每一款游戏都使用了这种“经典计算机图形”管道的某种形式。该管道的主要难点在于显式定义每个对象和每个材质需要大量的工作，渲染真实或复杂的场景需要大量的计算。有了神经渲染，渲染图像所需的计算也不再与场景的复杂性(物体、灯光和材料的数量)有关，而是与神经网络的大小(执行向前传递所需的时间)有关。
nn_vis:一个用于处理神经网络和渲染的项目，可通过杂乱的表示形式深入了解模型的体系结构和参数
05-04
神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述： 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度，因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明，解决这些问题具有挑战性，并且由于缺乏对神经网络的深入了解，这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难，介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法，可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用，以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法（如边缘捆绑，光线跟踪，3D冒名顶替者和特殊的透明技术）的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性，并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi
神经网络视频/图像渲染相关经典论文、项目、数据集等资源整理分享
lqfarmer的博客
06-05 4291
本资源首先对深度神经网络视频/图像渲染（Neural Rendering）相关技术进行介绍，然后整理了神经网络渲染相关的经典论文、项目、数据集等资源，分享给大家。 神经网络渲染简介 神经网络渲染是一个新兴的快速发展的领域，它将生成机器学习技术与计算机图形学中的物理知识相结合，例如通过将可微分渲染技术集成到网络训练中。 Ayush Tewari 等人将神经网络渲染定义为 深层图像或视频生成方法，能够显式或隐式控制场景属性，如照明、相机参数、姿态、...
Neural Rendering: 深度学习在计算机图形学中的新篇章
2401_87189860的博客
09-06 2114
神经渲染是一种将深度学习技术与传统计算机图形学渲染方法相结合的新兴技术。它利用神经网络来学习复杂的几何形状、材质属性和光照信息,从而生成高质量的图像或视频。与传统的基于物理的渲染方法相比,神经渲染能够更好地处理复杂的光照效果、材质和几何形状,同时具有更高的渲染效率。神经渲染的核心思想是利用神经网络来学习从3D场景到2D图像的映射关系。这种方法不仅可以生成逼真的图像,还可以实现各种图像编辑和操作任务,如视角合成、光照编辑、材质迁移等。神经渲染作为深度学习与计算机图形学的交叉点,正在开创计算机图形学的新纪元。
Neural Renderer神经网络渲染器：3D模型渲染
qq_51171586的博客
05-22 2993
本篇文章利用Neural Renderer神经网络渲染器实现3D模型渲染的任务
【调研】虚拟人 & 深度神经渲染（neural rendering）
fahaihappy的专栏
01-18 2438
点击上方“AI搞事情”关注我们据天眼查数据显示，我国现有“虚拟人”、“数字人”的相关企业28.8万余家。2016-2020年，5年新增注册企业增速复合增长率近60%，行业进入爆发期。百度公司发布了数字人平台——百度智能云曦灵，通过百度智能云曦灵平台的开放，让每个人实现数字人自由。字节跳动则推出了沉浸式虚拟社交平台Pixsoul，还全资入股了拥有虚拟偶像团体A-SOUL著作权的公司，并收购了VR创业...
精选资源
CG2H40010F.zip
07-09
CG2H40010F可能适用于各种应用，如移动通信基站、卫星通信、无线网络基础设施或雷达设备。在这些系统中，射频功放管需要能够处理高功率，同时保持高效和低失真，以确保信号的清晰传输。 设计和优化射频功放管时，...
CG2:计算机图形学 2
07-05
5. **纹理**：2D图像，可以贴在3D模型表面以增加细节和真实感。 6. **变换**：用于移动、旋转和缩放物体的矩阵运算。 7. **光照**：模拟现实世界中光的行为，影响物体的视觉外观。 学习CG2需要掌握这些基本概念，并...
精选资源
CG2H40010F PDK文件
02-23
CG2H40010F PDK文件是CREE公司为他们的功率管产品CG2H40010F提供的设计工具包，主要用于在Advanced Design System（ADS）软件中进行射频功率放大器（RF PA）的仿真与设计。PDK，全称为Process Design Kit，是一组...
FlexParser04工具解析CG2固件教程
综上所述，FlexParser04工具对于从事固件分析、网络设备配置更改、嵌入式系统开发等领域的专业人士来说可能是一个十分重要的资源。它不仅提供了对特定文件格式CG2的解析能力，而且还具备了进一步分析和操作这些数据...
一些gi与神经网络 渲染与降噪的论文
啊哈的专栏
07-09 548
Deep shading: convolutional neural networks for screen space shading https://arxiv.org/pdf/1603.06078.pdf Deep Illumination: Approximating Dynamic Global Illumination with Generative Adversarial Networks 2020-Lightweight Bilateral Convolutional Neura.
【图像处理基石】什么是神经渲染？
最新发布
智能守恒_HengAI
03-27 2172
神经渲染（Neural Rendering）是一种结合深度学习技术和计算机图形学的新型图像生成方法。它利用神经网络（如生成对抗网络、Transformer等）从数据中学习场景的特征或物理规律，从而生成高质量的图像、视频或3D内容。与传统基于物理的渲染（如光线追踪）不同，神经渲染更注重从数据中学习复杂的视觉效果，而非完全依赖显式建模。NeRF（Neural Radiance Fields）的计算流程NeRF 是一种基于神经网络的隐式3D场景表示方法，通过多视角图像训练后，可渲染任意新视角的逼真图像。
【理解】神经立体渲染，NeRF
crazyang的博客
12-23 5043
参考自：https://dellaert.github.io/NeRF/ 这是我第一篇关于神经立体渲染的介绍，希望不断完善补充 2020年是神经立体渲染（neural volume rendering）爆发的一年。 更大的一个领域是神经渲染（Neural rendering），有一篇文章专门进行了介绍。 神经体积渲染是指通过追踪光线进入场景并对光线长度进行积分来生成图像或视频的方法。 一般来说，像多层感知器这样的神经网络会将一个函数从光线的三维坐标编码为密度和颜色等数量，然后将其整合以生成图像。 ...
神经渲染：图形学与深度学习的完美结合
weixin_49393016的博客
09-22 998
神经渲染是一种利用深度学习和图形学技术，实现高质量、高效率、高灵活性的图像合成和渲染的方法。神经渲染不仅能够生成逼真的图像，还能够对图像进行操控、变换和编辑，从而实现多种创意和应用。神经渲染的原理神经渲染的原理是利用深度学习模型来模拟图形学渲染的过程，从而实现从输入到输出的端到端映射。神经渲染是一种基于数据驱动和统计推断的概率模型，它只需要对场景中的信息进行隐式的表示和学习，与传统图形学渲染基于物...
神经渲染的进展综述
yorkhunter的博客
08-04 1050
22年3月EuroGraphics‘2022 综述论文“Advances in Neural Rendering“，作者来自MPI、谷歌研究、ETH、MIT、Reality Labs Research、慕尼黑工大和斯坦福大学。
《论文阅读》LO-Net: Deep Real-time Lidar Odometry
未知丶的博客
06-23 1115
留个笔记自用 融合掩码预测的激光雷达⾃运动估计 做什么 做了什么 怎么做 总结
论文阅读： LO-Net: Deep Real-time Lidar Odometry 2019 cvpr
吃不胖的粥
05-17 317
论文：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Li_LO-Net_Deep_Real-Time_Lidar_Odometry_CVPR_2019_paper.pdf 没有源码：
Facebook用神经渲染实现AR/VR全天候穿戴新里程碑
jaccen的专栏
01-08 435
映维网2020年05月16日）FacebookReality Labs（FRL）致力于构建一个现实世界和虚拟世界能够自由混合，同时提升我们日常生活体验，增加效率和加强彼此之间联结的未来。续航是迈向所述愿景的挑战之一。为了能够实现能够长时间（包括一整天）舒适穿戴的虚拟现实头显和增强现实眼镜，我们必须优化设备的功耗。作为朝构建下一阶段AR/VR系统的一步，这家实验室正努力开发不影响图像质量的情况下显著降低功耗的图形系统。 DeepFovea是FRL为应对这一挑战而开发的数种基于神经网络的方法之一。De..
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