DirectX 9 是由微软开发的一组多媒体应用程序接口API，用于创建和运行基于Windows平台的多媒体应用程序，尤其是游戏。它是DirectX系列中的一个版本，于2002年发布，是DirectX系列中的一个重要版本，DirectX 9在其发布时引入了许多新的功能和性能优化，成为当时PC游戏开发的主要标准，许多经典的PC游戏使用了DX9作为其图形和音频渲染引擎。虽然后续出现了更多强大的引擎，但本质上都是可以兼容Dx9的。
2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
物联网3D可视化开发已经辐射到各行各业，无论车间还是消防，城市还是粮仓，亦或是地铁、科技园，物联网可视化是科技的进步，也是行业的进步。而传统的3D可视化开发实施起来并不那么乐观。如果使用ThingJS
SkeyePlayer依靠D3DRender强大的渲染能力我们可以实现很多视频编辑功能，比如电子放大功能，本文将深入D3DRender渲染引擎库代码，重点讲述其如何采用surface离屏表面技术来实现渲染视频图像呈现，以实现在surface上做电子放大缩略图显示等功能。
本文告诉大家如何使用 dotnet 基金会新开源的 Silk.NET 库调用 DirectX 进行渲染的方法。此库是对 DirectX 的底层基础封装，用上了 dotnet 和 C# 的各个新特性，相对来说基础性能较好，也许后续可以考虑作为 SharpDx 的代替
CGAffineTransform(仿射变换)是作用于UIViews的2D操作，而CATransform3D是作用于CALayers的更复杂的3D操作，这两种变换可以转换。随便说一句锚点的位置很重要，经常会左右动画的效果
看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算法了解比较局限，所以开始补一补这方面的算法。
3D 计算机视觉是一个非常重要的研究课题，选择合适的计算框架对处理效果将会产生很大的影响。此前，机器之心曾介绍过 Facebook 开源的基于 PyTorch 框架的 3D 计算机视觉处理库 PyTorch3D，该库在 3D 建模、渲染等多方面处理操作上表现出了更好的效果。
//创建纹理对象 if( FAILED( D3DXCreateTextureFromFile( g_pd3dDevice, L”shitoub01.jpg”, &g_pTexture ) ) ) { MessageBox(NULL, L”创建纹理失败”, L”Texture.exe”, MB_OK); return E_FAIL; }
三维实例分割是计算机视觉任务，涉及预测三维点云场景中单个目标的 Mask 。它在机器人学和增强现实等领域具有重要意义。由于其在多样化应用中的重要性，近年来这一任务受到了越来越多的关注。研究行人长期以来一直专注于通常在封闭集合框架内操作的方法，这限制了它们识别训练数据中不存在目标的能力。
本文告诉大家如何使用 SharpDX 在 D3DImage 显示。在上一篇WPF 使用 SharpDX只是使用窗口，也就是无法使用其它的 WPF 控件。所以这一篇就来告诉大家如何使用 WPF 控件和使用 SharpDX 。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
一下是我的第一个DirecX界面程序， 有点像MFC、和Win32的程序。 可以新建一个Win32 Application工程文件，命名为test 再新建一个cpp文件test.cpp 代码如下： #include <d3d9.h> #pragma comment(lib,"d3d9.lib") #pragma comment(lib,"d3dx9.lib") #pragma comment(lib,"winmm.lib") //D3D Object and D3D Device Object L
随着自动驾驶汽车与机器人的深入发展，激光雷达、深度传感摄像机、雷达等3D传感器已经成为了获取道路数据的必要设备。
最近，高通展示了他们使用自监督神经网络单眼深度估计，在AR眼镜和智能手机上实现实时3D重建的过程。
这篇论文提出了一种创新的3D室内场景分割方法，这在增强现实、机器人技术等领域是一个关键的任务。该任务的核心是从多种3D场景表现形式（如网格或点云）中预测3D物体掩膜。历史上，传统方法在分割训练过程中未遇到的新物体类别时常常遇到困难，这限制了它们在陌生环境中的有效性。
本文告诉大家我在测试 WPFMediaKit 的 D3D 配置性能影响在 4k 分辨率设备下采用高清摄像头的性能
车道线检测是自动驾驶与计算机视觉领域中的重要研究方向，3D车道线任务更是近几年的研究热点，下面为大家盘点下近三年的一些工作！
昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
偶然看到的刷一刷 签到题~ 进入题目 既然签到题F12一下 真的发现了，有提示打开那个js 跑一下就有flag了 你知道正则么？ 源码审计 <?php highlight_file(__FI
3D AI 生成最近发展得如火如荼，不少最新工作都能够从一句话 / 一张图生成高质量的三维模型。然而从去年下半年的 DreamFusion 和 Magic3D 到最新的 ProlificDreamer，绝大多数工作都通过对每个物体进行优化的方式来生成 3D 模型。这种方式使得现有的 3D AI 生成方法都非常耗时，譬如 ProlificDreamer 的作者就曾在知乎上表示方法目前的主要局限之一便是生成时间太慢了！
在前一节中我们简单介绍了D3D绘制窗体所具备的基本要素，本节将继续探索外部绘制技术的实现细节，并以此实现一些简单的图形绘制功能，首先外部绘制的核心原理是通过动态创建一个新的窗口并设置该窗口属性为透明无边框状态，通过消息循环机制实现对父窗口的动态跟随附着功能，当读者需要绘制新的图形时只需要绘制在透明窗体之上即可实现动态显示的效果。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南 对于现实世界物体的 3D 建模是很多工作中都会出现的任务。目前流行的方法通常需要对于目标物体进行多角度测量，这种方法耗费资源且准确度低下。近日，来自牛津大学等院校的研究者们提出了一种基于自编码器与 GAN 的机器学习 3D 建模方式 3D-RecGAN，可以在只需要一张图片的情况下准确构建物体的 3D 结构。该研究的论文即将出现在 10 月底于威尼斯举行的 ICCV 2017 大会上。 重建物体完整与准确的 3D 模型是很多工作中必不可少的任务，从 AR/VR 应
在这个博客中，我们将探讨如何使用人工智能生成计算机（AIGC）来生成惊艳的3D内容。我们将详细介绍每个步骤，并提供代码示例以帮助您理解。
Facebook正在缓解3D深度学习的麻烦，一次解决一个问题。去年它发布了Mesh R-CNN，该系统可以从2D形状渲染3D对象。今年它发布了PyTorch3D。
不知道大家有没有印象，小时候很多书籍封面或者小卡片都是用“光栅立体卡”做的，以光学的原理把不同的图案印刷在特殊材料上，从不同的角度可以看到不同的画面，将平面转换成了3D效果。
Stability AI又有新动作了！这次给我们端上来的是全新的3D生成模型Stable Video 3D（SV3D）。
选自arXiv 作者：Jianwen Xie等 机器之心编译 参与：Huiyuan Zhuo、刘晓坤 近日，海康威视、UCLA、北理工联合提出了新的模型 3D DescriptorNet。该模型通过结合能量模型和容积式卷积神经网络的优点，对 3D 形状的容积形状模式进行概率建模。其独特优势有：可通过 MCMC 方法合成真实的 3D 形状模式；可被修改成条件式版本，应用于 3D 物体恢复和 3D 物体超分辨率；不同于对抗训练，利用该模型得到的 3D 生成器是稳定的，没有模式崩溃问题；可应用于半监督学习。 3D
实现外部D3D屏幕绘制功能，例如将窗体附着到特定窗体之上，并在其上方绘制字体，方框等特殊线条，这类代码在透视辅助开发项目中用的最多，只不过如下提供的代码是外部绘制，只能应用到单机游戏内。
记得n年前，曾经有一个组织声明要在网页上实现显示3D图形的技术，当然，之后就杳无音信了。
任何复杂的三维模型都可以视作空间三角面片的集合，很容易碰到的一个问题就是空间射线与三角形相交的问题，例如拾取、遮蔽检测等。这里就总结下该问题的两种算法实现。
Unity3D是一款很不错的游戏引擎，主要开发语言是C#、JavaScript，当然还有Boo，然后给我Unity3D的官网Url: Unity3D官网 。
刚看完了DXUT，拿来练练手 这个框架却实方便啊，终于不用写那些令人恶心的API函数了 光影贴图，说白了就是在纹理上表现出来光影效果，并不是实时计算的，所以适用于固定的场影平面，如地面，墙壁等 原理嘛
3DTiles是一种面向网格化、可展示的大规模三维空间数据格式，专门为流式传输和渲染海量3D地理空间数据而设计的，用于存储和管理基于网格的三维模型数据。其数据结构基于B3DM和PNTS格式，可以支持多个级别的LOD，并使用Tilesets（瓦片集合）来组织和管理数据。3DTiles具有以下特点：
本文介绍了一种基于HTML5 Canvas的3D动态图表，包括图表的渲染、数据绑定、交互、动画等，并提供了详细的示例代码。同时，作者还分享了如何设置图表的样式、动画效果、3D效果等，以及如何使用HT for Web来实现这些功能。通过使用HT for Web，可以快速地创建出绚丽、易用的3D动态图表，使得数据可视化更加生动、有趣。
Pri3D:Can 3D Priors Help 2D Representation Learning? (ICCV2021) 代码地址：https://github.com/Sekunde/Pri3
今天和大家分享的是 3D 系列之 3D 预定义模型。 HT for Web 提供了多种基础类型供用户建模使用，不同于传统的 3D 建模方式，HT 的建模核心都是基于 API 的接口方式，通过 HT 预定义的图元类型和参数接口，进行设置达到三维模型的构建。接下来我们就来谈谈预定义的 3D 模型及参数设置。 HT 预定义的 3D 模型有：box、sphere、cone、torus、cylinder、star、rect、roundRect、triangle、tightTriangle、parallelogram
【新智元导读】在一篇已经被ICCV 2017接收的论文中，诺丁汉大学的研究人员提出了他们号称是迄今最大3D人脸对齐数据集，以及精准实现2D、3D以及2D到3D人脸对齐的网络。研究人员用《我们距离解决2D&3D人脸对齐问题还有多远》为题，首次调查了在所有现有2D人脸对齐数据集和新引入的大型3D数据集上，距离达到接近饱和性能（saturating performance）还有多远。 ImageNet百万级精准标记数据集开启了图像识别新时代，人们也由此意识到，数据跟算法同样重要。为了构建更好的模型和算法，越来越多
先说3D，其实3D就是指的三维建模，简单说：一个物体具有x轴、y轴、z轴的都可以称为3D。
转载自 微软亚洲研究院 量子位 | 公众号 QbitAI 一张2D证件照，几秒钟就能设计出3D游戏化身！ 这是扩散模型在3D领域的最新成果。例如，只需一张法国雕塑家罗丹的旧照，就能分分钟把他“变”进游戏中： △RODIN模型基于罗丹旧照生成的3D形象 甚至只需要一句话就能修改装扮和形象。告诉AI生成罗丹“穿着红色毛衣戴着眼镜的造型”： 不喜欢大背头？那就换成“扎着辫子的造型”： 再试试换个发色？这是“棕色头发的时尚潮人造型”，连胡子颜色都搞定了： （AI眼中的“时尚潮人”，确实有点潮过头了 ）
本文推荐浙大团队的一项研究成果：LPCG：Lidar Point Cloud Guided Monocular 3D Object Detection，该论文被ECCV2022接收。
近一两年来，通过使用GAN inversion将真实图片投影到GAN潜在空间，基于2D StyleGAN Inversion的方法在图像语义编辑任务上取得了显著进展。近期出现了一系列 [6,7] 基于StyleGAN结构的3D生成模型研究，然而，相应的通用3D GAN inversion框架仍然缺失，这极大地限制了基于3D GAN模型的重建和编辑相关应用。
1. 深度测试 a) 深度缓冲区:屏幕上每个像素点的深度信息的一块内存缓冲区.D3D通过比较当前绘制的像素点的深度和对应深度缓冲区的点的深度值来决定是否绘制当前像素. b) D3DPRESENT_PARAMETERS. AutoDepthStencilFormat = D3DFMT_D16 表示深度值由16位二进制表示 开启深度测试:pDevice->SetRenderState( D3DRS_ZENABLE, TRUE ); 深度测试函数:D3DRS_ZFUNC: D3DCMP_NEVER 总是返回FAL
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
智源和香港中文大学联合提出的 M3D 系列工作，包括 M3D-Data, M3D-LaMed, 和 M3D-Bench, 从数据集、模型和测评全方面推动 3D 医学图像分析的发展。
重新从头开始学习DX,以前太急于求成了,很多基础知识都没掌握就开始写程序了,结果出了问题很难解决. 1. D3D体系结构 D3D与GDI处与同一层次,区别在于,D3D可以使用HAL(Hardware Abstraction Layer)通过DDI来访问图形硬件,充分发挥硬件性能. 2. D3D设备对象 2.1 D3D设备类型 HAL,支持硬件加速光栅化和硬件或软件处理 Software Device,硬件模拟层 REF,reference device,SD
AVS3是中国AVS工作组制定的第三代音视频编解码技术标准，也是全球首个已推出的面向8K及5G产业应用的视频编码标准。AVS工作组于2019年3月9日完成第三代AVS视频标准（AVS3）基准档次的制订工作，参考软件的测试表明，AVS3基准档次的性能比上一代标准AVS2和HEVC提升了约30%。
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