3月16——第一次感受梅雨

到日本已经快两个星期了,工作上开始有些适应了。不过今天得到的一个消息就是要给我们加大工作量,不过应该还可以应付的了吧。也许人的潜能是无限的……谁知道呢?明天就又是一个周末了。
今天外面下了一天的雨,不过早上出发的时候还是好好的呀,9点多就开始下雨,一直下到现在反而更大了些。我想梅雨大概就是这样子吧!从小听说过很多次“梅雨”。但真没想到第一次感受到“梅雨”居然不是在江南,而是在日本……呵呵……应该说世界本来就不大。
是啊,世界本来就不大。什么时候开始觉得世界变小了呢?真是奇怪小的时候有一个梦想想走遍全世界,那个时候觉得世界好大好大。要用一生的时间才能体验出全世界,可是现在为什么突然觉得世界变小了呢?很奇怪啊……我想也许……还是想不出来……
昨天晚上看了会书,看了会日语,也看了会安妮宝贝。
 
内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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