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HaLo-NeRF是一款创新的系统,它结合了场景的神经表示和描述场景语义区域的文本,以实现对大型地标场景的深入理解和探索。该系统利用最新的视觉和语言模型,特别针对地标场景的语义理解进行了优化,将场景的视觉信息与描述性文本紧密相连。应用前景:HaLo-NeRF系统在数字化探索大型旅游景点方面具有巨大潜力,它为互联网图像集合的探索提供了一种新的语义理解方法。
Freditor是一种基于频域分解的NeRF编辑方法。它可以实现高保真的NeRF场景编辑,并且可迁移到其他场景。想要了解更多关于Freditor的信息,欢迎访问官方网站。
【新智元导读】3D实时渲染又要进入新时代了!谷歌团队最新研究SMERF能够在手机、电脑上实时渲染大型3D场景。3D实时渲染大型场景,一台电脑,甚至一部手机就可以完成。这项研究表明,与三维高斯拼接法相比,NeRFs和类似的辐射场在未来仍具有优势。
使用NeuralRadianceFields技术将标准RGB视频素材转化为可控制的3D模型,为数字人物的制作提供了崭新的途径。制作逼真的3D模型需要昂贵的设备和繁琐的手工建模,使其在一般情况下难以实现。这一领域的发展有望为游戏、虚拟现实和电影等行业带来更具成本效益和高效的数字人物制作方法。
FraunhoferHeinrichHertz研究团队取得重大突破,他们引入了一项全新技术,使用神经辐射场将标准RGB视频转化为可控制的3D人体模型。这一创新代表了计算机图形领域中的一项重要进展,解决了从视频片段中创建逼真、可控制的3D模型一直以来的难题。这项工作将数字人物的创建变得更加可行,为个人创作者和小型制作团队带来更多应用可能性。
随着三维重建技术的不断迭代以及行业应用的快速渗透,Web3.+0+的概念持续活跃于全球市场。NeRF成为了三维重建领域备受追捧的技术研究,Open+AI、谷歌、英伟达等全球科技巨头竞相布局。作为生产力工具,即将发布的如视NeRF技术产品将大幅促进三维内容制作降本增效,深刻推动产业变革,同时带给用户更真切的视觉体验,全面应用于各行各业的多功能场景。
Instruct-NeRF2NeRF+使用生成式+AI+模型的方法,可以根据文本输入编辑3D+场景。今年早些时候,加州大学伯克利分校的研究人员展示了InstructPix2Pix,这是一种允许用户使用文本指令在+Stable+Diffusion+中编辑图像的方法。Instruct-NeRF2NeRF+项目页面上提供了更多示例、代码和模型。
更何况受限于智能机影像传感器的体积制约,静态图像的数字降噪技术,一直是个难以攻克的难题...在原始图像数据的基础上,算法能够在特定 AI 的加持下,分析逆推出没有影像传感器产生的明显噪点的画面“应该”是什么样子...而展望未来,摄影与计算图形之间的界限将变得愈加模糊...
魔兽世界怀旧服在9月12日这天外服发布了一个蓝贴公告,其中暴雪的设计师表示,即将修复战士的群拉只靠无限挫志的bug,也就是削弱了战士的群拉能力,听说是被玩家举报了,因为满屏的AA队实在太多。
7.25PTR死骑3系新橙测试:冰DK橙胸太强大或被nerf,一起来看下吧!