报喜不报忧,害死人

大家知道中国人最喜欢的就是虚虚实实,实实虚虚,所有的事情都喜欢含含糊糊不把事情给说清楚,另外中国人又特别要面子,所以带来一种非常不好的习气,“报喜不报忧”就是一种中国人最过伪善的一种做人做事方式,这种方式真的害人,你想不把真正需要处理的问题给暴露出来去大力处理,这些问题如何会好,如何得以改善,这就好比一颗肿瘤一直长在你的身上到最后变成 恶性肿瘤,无法医治。既然中国人如此崇洋,为何不好好学习西方人的做事方式,西方人喜欢真实,在西方以前,骗子所遭受的惩罚是最重的,所以西方人的诚信基本上是最重要的。西方人的经济能够如此发达,就源于其透明公开的竞争,这样才把竞争力给搞上去,西方人说过东方人最聪明,聪明在于会骗啊~,但这些只在东方有用,到了西方你可能无法生存。所以到西方人毫不给情面的 大炮原子弹 丢入你东方土地的时候,你那些骗有何用?你最终还是被蹂躏的对象。

        综上论点,不要碍于面子,把自己的缺点转化为优点,才是真正有益于自己的方法!


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。 适用群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究员和工程师,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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