Lighting Transfer Functions Using Gradietn Aligned Sampling

本文介绍了一种基于光照的TransferFunction,通过定义体素在梯度方向的scalar值来指定光照系数,包括diffuse、ambient及specular。文章还讨论了如何使用基于线的histogram interface来区分不同物质,并提出了一种混合方案来精确计算梯度。
这篇文章提出了基于光照的tranfer function,用来指定光照系数。而这个transfer function,X 和Y方向分是该体素在梯度方向的两个相反方向的采样voxel的scaler value。而为了表示两个相反方向的voxel,作者提出一个新的基于line的histogram interface,上面一行是,一个方向的sacle value,下面一行是scaler value,如果两个点连线是直线,表示在同一种物质内,否则为不同的物质。然后指定光照系数,是基于scale value的一维transfer function。分别指定diffuse, ambient ,specular。最后合成到一起。感觉06年TVCG上一篇LH Histogram和它的方法有类似之处,都是用两个值 的差来表示梯度,而不是用预计算的梯度。

最后这篇文章采样了一种混合方案来求梯度。首先预计算出梯度存起来,由于经过常用的opacity transfer function(这是通常的transfer function)调整后,density发生变化,volume内每个voxle的梯度方向可能变了。于是作者求出gradient方向两个sclar value的值,求出新的梯度,并与开始求的梯度比较,选择一个大的梯度。

在06年Eric Lum的PG paper基于这个新的tranfer function interface,提出了multi-level transfer functin.因为这个interface有明显的上下图的关系,正好可以利用上。因为它在lighting transfer function这篇文章里提到了用这个interface作常用的transfer function,但肯定发不了一篇paper.因为必须想新的idea,终于06年出了基于filter bank的multi-scale tranfer function.

转载于:https://www.cnblogs.com/cloudseawang/archive/2007/06/15/784876.html

### Aligned Transformer架构概述 Transformer模型通过自注意力机制处理输入数据,在不同领域有着广泛应用。然而,标准的Transformer存在一些局限性,特别是在处理特定任务时,可能需要更精确地对齐源和目标序列之间的关系。为此,研究者提出了多种改进方案,其中包括Aligned Transformer。 #### 对齐机制的重要性 为了更好地理解两个序列间的关系并提高翻译质量或其他跨语言任务的表现,引入了显式的对齐信息到Transformer框架内[^2]。这种增强使得模型能够更加关注于建立源语句与目的语句之间单词级别的关联,从而提升整体性能。 #### 实现方式 在传统的Transformer基础上增加了一个额外模块用于预测软对齐矩阵\(A\) ,该矩阵描述了给定时间步t处的目标词应该依赖哪些源端位置。具体来说: - **Soft Alignment Layer**: 此层接收来自编码器的最后一层隐藏状态作为输入,并输出一个大小为\([T_s, T_t]\)的概率分布矩阵\(A\) ,其中\(T_s\) 和 \(T_t\)分别是源序列长度和目标序列长度。 ```python import torch.nn as nn class SoftAlignmentLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model): super(SoftAlignmentLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(d_model, 1) def forward(self, encoder_outputs): # Shape of encoder_outputs: [batch_size, seq_len_src, d_model] alignment_scores = self.linear(encoder_outputs).squeeze(-1) # [batch_size, seq_len_src] A = F.softmax(alignment_scores, dim=-1) # Softmax over source sequence length return A.unsqueeze(1) # Add a dimension to match target sequence length -> [batch_size, 1, seq_len_src] ``` - **Attention with Alignment Matrix**: 修改后的多头注意力建立在原有的Scaled Dot Product Attention之上,加入了上述获得的对齐概率矩阵来调整权重分配。 \[ \text{Attn}(Q,K,V,A)=\sum_{i=1}^{n}\alpha_i V_i,\quad \alpha=\frac{\exp(QK^\top/\sqrt{d_k})\odot A}{\sum_j(\exp(QK^\top/\sqrt{d_k}))_j} \] 其中,\(\odot\) 表示逐元素相乘运算;而\(A\)即为之前计算所得的对齐矩阵。 #### 应用场景 通过对齐信息的支持,Aligned Transformer特别适用于那些强调细粒度映射的任务,比如神经机器翻译(NMT),文本摘要生成等自然语言处理应用中表现优异。
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