“即时”生成瓦片噪声贴图 - 腾讯云开发者社区

本文重点：对齐纹理和流体方向把表面切割为瓦片无缝混合瓦片混淆视觉效果这是流体材质的第二篇，继上一篇纹理变形之后，讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。...（网格分辨率设置为10）通过将用于采样贴图的UV乘以网格分辨率，然后丢弃小数部分，可以将流体贴图切成图块。这使我们的瓦片具有固定的UV坐标，从0到网格分辨率。...真正防止这种情况发生的唯一方法是确保它至少发生一些变化，比如在生成流体贴图时增加噪音。这是一种很好的方法，因为液体很少能完全均匀地流动。通常存在以某种方式影响流量的隐藏或淹没因素。...例如，在我们放大流体贴图的同时，将网格分辨率设置为3。 ? （网格分辨率为3）现在，可以清楚地看到较暗或较亮的图块。这是由于每个瓦片的流速不同所致。但这不是最有问题的部分。...（看高光部分） 4.3 混合网格没有简单的方法可以消除镜面反射失真，就像我们无法完全消除扭曲效果的阶段混合失真一样，只是用噪声对其进行模糊处理。在这种情况下，用噪声干扰网格不会使它变得不那么明显。

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Stable Diffusion 模型：从噪声中生成逼真图像

你好，我是郭震简介 Stable Diffusion 模型是一种生成式模型，可以从噪声中生成逼真的图像。它由 Google AI 研究人员于 2022 年提出，并迅速成为图像生成领域的热门模型。...扩散过程可以用一个Markov链来描述，将数据(如图像)从其原始分布逐渐转化为一个简单的噪声分布，例如高斯分布。而反向过程则是从噪声分布生成真实数据的过程。...b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络)，学习从噪声数据和条件(如文本prompt) 中重建原始数据。...通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中生成真实数据。生成过程 a) 文本编码: 利用预训练语言模型(如CLIP)将文本prompt编码为向量表示。...b) 反向扩散: 从纯噪声图像出发，生成模型利用文本prompt编码向量作为条件，逐步去噪生成图像。这是一个由噪声到数据的反向马尔可夫链过程。

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官方示例（十二）：网页加载道路及Geoline开发ThingJS

基础图层叠加动态加载地球组件之后，基于地图Map创建瓦片图层、道路图层，进行图层叠加，主要在业务图层（即ThingLayer）进行更灵活的二次开发。...瓦片图层创建瓦片图层是基于底图的基础信息，将渲染后的图片，按照一定的规则结合比例尺切成小的瓦片图形，最后动态加载瓦片以提升网络加载效率，利用style参数设置瓦片图层的样式，效果更加炫酷哦！...（2）渲染道路图层通过渲染器renderer进行道路图层渲染，定义贴图材质Type、线类型lineType、贴图路径imageURL，ThingJS的开发逻辑轻松调用不用愁；加入动画特效，设置是否发光以及流动速度...coordinates: data.features[i].geometry.coordinates, renderer: { type: 'image', // 贴图材质...lineType: 'Line', // 普通线 imageUrl: '/guide/image/uGeo/path.png', // 贴图路径 effect

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【零梯】使用blosm+GIS数据制作杭州市三维地形模型，地形贴图，高程地形建筑

如图我们在桌面创建了blsosm_res文件夹3、准备建筑物osm格式数据，使用Geobuilding软件导出4、安装blsom插件设置插件临时目录5、导入地形在Geobuilding软件中绘制要生成地形的区域轮廓...点击paste粘贴刚复制的bbox边界点击 import导入地形给地形贴图，设置自定xyz瓦片地址等待瓦片下载合成贴图6、导入建筑物视频教程https://www.bilibili.com/video/

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Cesium入门之七：Cesium加载地形数据

可用性可以是常量或动态计算 errorEvent : 事件对象，当加载地形数据出现错误时触发 credit : 当前TerrainProvider的信息 tilingScheme : 瓦片方案，描述了如何将地球表面划分为瓦片并创建坐标系...Cesium中常见的TerrainProvider子类主要有下面几种： CesiumTerrainProvider：使用STK World Terrain数据源加载高程数据，支持地形纹理贴图。...CesiumTerrainProvider类 CesiumTerrainProvider类 CesiumTerrainProvider使用STK World Terrain数据源加载高程数据，支持地形纹理贴图...CesiumTerrainProvider支持动态地形数据获取、卸载和缓存，并可以在运行时更改LOD级别和地形贴图。...与其他地形提供器不同的是，EllipsoidTerrainProvider并不依赖于实际的地形数据，而是根据其定义的椭球体模型生成地球表面的高程网格。

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学界 | 用GAN自动生成法线贴图，让图形设计更轻松

近日，中国香港城市大学、中国科学技术大学、大连理工大学和湖南大学四所高校的研究者提出了一种使用生成对抗网络的法线贴图生成方法。...在本论文中，我们提出了一种交互式的生成系统，其使用了一个深度神经网络框架来根据输入素描生成法线贴图。...我们提出的生成器网络将单张输入素描转换成法线贴图，其中仅使用很少或不使用用户干预。这里我们使用了 RGB 通道来表示 3D 法线分量。所生成的法线贴图可用于多种应用，比如重设表面光照、纹理贴图等。...我们可视化了所生成的法线贴图的角损失（angular loss），其中红色通道对应所生成的法线贴图的误差，白色是零误差。...在本论文中，我们提出了一种使用深度学习技术生成法线贴图的交互式系统。我们的方法使用了生成对抗网络（GAN），能为素描输入生成高质量的法线贴图。

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使用生成式对抗网络从随机噪声中创建数据

GAN是一种能够从头开始生成新数据的神经网络。你可以给它一点点的随机噪声作为输入，它可以产生卧室，鸟类或任何它被训练产生的真实图像。所有科学家都同意的一件事是我们需要更多的数据。...我们可以训练一个神经网络来学习区分真实图像和生成图像的任务。然后，通过让图像生成器（也是神经网络）和鉴别器轮流相互学习，它们可以随着时间的推移而改善。这两个网络，玩这个游戏，是一个生成的敌对网络。...Goodfellow等人在2014年的GAN原始公式中，鉴别器生成给定图像是真实的或生成的概率的估计。鉴别器将被提供一组包含实际图像和生成图像的图像，并且将为这些输入中的每一个生成估计。...交叉熵损失是鉴别器如何准确识别真实图像和生成图像的度量。Wasserstein指标反映了真实图像和生成图像中每个变量（即每个像素的每种颜色）的分布情况，并确定了实际数据和生成数据的分布距离。...我们可以尝试从未经训练的GAN和训练良好的GAN中添加生成的数据，以测试生成的数据是否比随机噪声好。

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密集人体姿态估计：2D图像帧可实时生成UV贴图（附论文）

2月1号，法国国立计算机及自动化研究院和FAIR共同在ArXiv上发表了一篇可实时把2D图像转成UV贴图（3D展开的表面）的论文。 ?...以往把2D图像转成3D模型的表面贴图时，都需要人工去旋转，工作量太大。...现在重新设计了2D转3D贴图的处理流程。现在只需要两步就可以完成。首先，采用Top-down的方式，把图像中的人体按身体部位划分区域。 ?...对于每个像素，去确定它在贴图上的位置，并进行二维校正。如下图所示。 ?...如下所示，在ROI池的基础上引入一个全卷积网络，有两个目的：针对每个选定的身体部位，生成每个像素的分类结果；对于每个部分使用回归本地坐标。

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Unity的地编系统

使用Substance Designer等工具可以完成贴图材质的制作，包括卡通风格材质的技巧和模型烘焙流程。...在Unity地编系统中，优化地形渲染效率的方法有多种，可以从以下几个方面进行：调整地形贴图设置：降低精度：通过降低高度贴图、纹理等的映射精度，可以显著减少渲染开销。...线程管理：将生成函数放在独立于主线程的单独线程中，这样可以避免主应用程序线程冻结，并加快生成时间。...使用Unity的2D Object菜单中的Hexagonal选项之一来创建六边形瓦片地图。这与创建常规瓦片地图的步骤相同，但在选择时要确保选择了与当前使用的六边形瓦片方向相匹配的选项。...可以使用Unity的2D Object菜单中的Hexagonal选项之一来创建六边形瓦片地图，并在资源管理器中创建一个Tiles文件夹，用于保存所有的资源。

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【笔记】《计算机图形学》(11)——纹理映射

瓦片, 卷回模式和纹理变换很多时候允许纹理坐标索引纹理图片以外的区域是很有用的, 这可以节省纹理图片空间, 称为卷回操作....而对于范围外所需要返回的颜色, 我们通过对纹理实施仿射变换, 将其像砖瓦一样动态叠加起来, 称为瓦片.可视化的效果如下图 ?...而法线图说到底是怎么生成的呢, 传统上的生成方法是先要有一个高精细度的模型, 然后对这个模型进行下采样得到一个低模,在低模的法线方向上我们计算高模与低模的深度值差异, 这个差异可以保存为一个灰度图称为凹凸贴图...实体噪声实体噪声(Soild Noise), 或者称为柏林噪声(Perlin Noise)是图形学一大伟大的发明, 其用来模拟处无规律但纹理包含一定连续性的随机图像, 非常适合用来模拟木头, 石头的纹理或者火焰...实体噪声的生成比较复杂, 比较具体的程序在网上都比较容易找到, 书中只给出了基本的几道公式.

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WebGL进阶——走进图形噪声

算法步骤梯度噪声是通过多个随机梯度相互影响计算得到，通过梯度向量的方向与片元的位置计算噪声值。这里以2d举例，主要分为四步：1. 网格生成；2. 网格随机梯度生成；3. 梯度贡献值计算；4....噪声贴图应用利用噪声算法，我们可以构造物体表面的纹理颜色和材质细节，在3d开发中，一般采用贴图方式应用在3D Object上的Material材质上。...Height Mapping 另一种是作为Height Mapping高度贴图，生成地形高度。高度贴图的每个像素映射到平面点的高度值，通过图形噪声生成的Height Map可模拟连绵起伏的山脉。...Normal Mapping 除了通过heightMap生成地形，还可以通过法线贴图改变光照效果，实现材质表面的凹凸细节。这里的噪声值被映射为法线贴图的color值。...噪声贴图实践在WebGL中使用噪声贴图通常有两种方法：读取一张静态noise图片的噪声值；加载noise程序，切换着色器中运行它前者不必多说，适用于静态纹理材质，后者适用于动态纹理，以下主要介绍后者的实现

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科幻3D场景必备要素—城市篇

一.地面科幻风的瓦片滤镜颜色不宜过浅，以突出建筑群体为主，城市地面可适当增加科幻元素进行点缀，增添地面细节。...五.建筑建筑按高度分别给不同亮度的贴图或颜色，使整个建筑群体在视觉上有层次感，建议给楼面添加纹理贴图，同时再加上窗户贴图，会让楼体细节看起来更加丰富，达到更为科技的效果，同时要注意楼面的光影关系，顶部与侧面

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前端开发人员用它就能做可视化应用！

function () { map = app.create({ type: 'Map', attribution: 'Google' }); // 创建一个瓦片图层...gl=cn&x={x}&y={y}&z={z}', style: { template: CMAP.TileLayerStyle.DARKGREEN // 设置瓦片图层的样式为...DARKGREEN } }); // 将瓦片图添加到地图中 map.addLayer(tileLayer1); // 创建一个建筑物图层 var...www.thingjs.com/uearth/uGeo/building_top.png', 'https://www.thingjs.com/uearth/uGeo/building.png'], // 楼宇顶部贴图和侧边贴图... blending: true, // 贴图叠加混合 textureWrap:CMAP.TextureWrapMode.Stretch

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从高斯噪声到生成图像-扩散模型的数学原理与YOLO结合应用解析

扩散模型近年来在生成任务上表现出了卓越的效果，尤其是在图像生成领域。这篇文章将介绍扩散模型的核心思想，从高斯噪声到生成图像的整个过程，并结合具体的数学原理来解释这一方法的工作机制。...在扩散模型中，我们从一个随机的高斯噪声开始，经过多步反向过程生成清晰的图像。这一过程分为两个阶段：前向扩散过程：通过将真实数据逐步添加噪声，直至其变为接近高斯分布。...反向生成过程：模型学习如何逐步从噪声中还原数据，生成图像。这种逐步生成的机制与GANs等一次性生成的方式不同，扩散模型的多步反向生成使其生成结果更稳定，且具有较高的质量。2....数学原理解析扩散模型的核心在于马尔科夫链，其中数据分布会逐渐转变为高斯噪声，而通过逆向扩散过程可以从噪声生成新的数据样本。...图像去噪：通过逆向扩散过程从噪声图像中还原原始图像。4. 扩散模型的代码实现我们将展示一个简单的基于PyTorch的扩散模型实现，展示如何从高斯噪声逐步生成图像。

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存算架构优化：为大模型算力提升铺平道路

图像模型：基于 DALL·E 实现文本生成图像。...瓦片之间的数据通过芯片内互连结构进行通信。数据流是数据驱动的。如果有足够的数据发送到瓦片的本地缓冲区，每个瓦片就会启动其计算。第二层，瓦片层，是为了便于层次化管理。...瓦片层是面积高效的，因为一个瓦片中的XB可以共享一些电路单元，如加法器树、汇聚单元和激活单元。一个瓦片由几个XB、本地缓冲区、瓦片级控制器和特殊功能单元（SFUs）组成。...器件-宏结构-算法协同优化：由于CIM系统中器件和电路的非理想性和噪声，需要进行噪声感知的离线训练和低位量化训练，以实现高分类准确度。在噪声感知训练期间，离线训练过程中考虑了非理想性和噪声。...器件-宏结构协同优化：针对读噪声问题，提出了一种多偏置列映射方法[21]，使用多个列代替一个表示为偏置的列。映射策略具有读噪声容忍性，且具有低能量和面积开销。

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Noisy：一款功能强大的DNS和HTTPS网络流量噪声生成工具

Noisy是一款功能强大的DNS和HTTP/S网络流量噪音生成工具，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员在进行常规网络浏览时，在后台生成随机的HTTP/DNS网络流量噪声，并以此来提升网络通信数据的安全性和隐蔽性...使用docker-compose运行多个容器我们可以使用docker-compose同时运行多个容器，并生成更多的噪声： $ cd noisy/examples/docker-compose $ docker-compose

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基于深度学习的图像生成中噪声和分辨率的线性化分析

论文题目 Linearized analysis of noise and resolution for DL-based image generation 论文摘要基于深度学习（DL）的CT图像生成方法通常使用...相比之下，传统的基于模型的图像重建（MBIR）方法通常使用诸如分辨率、噪声、偏差等图像属性进行评估。计算这种图像属性需要进行很耗时的蒙特卡洛（MC）模拟。...对于MBIR，已经有了使用一阶泰勒展开的线性化分析方法，无需MC模拟就可以描述噪声和分辨率。这给了作者以启发，是否可以将线性化应用于DL网络，从而有效地表征分辨率和噪声。...对于此类应用，线性化可以在不运行MC模拟的情况下表征图像噪声和分辨率。作者通过这项工作提供了实现网络线性化的计算工具。网络线性化的高效性和易实现性使得推广与物理相关的图像质量测量方法大有希望。

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Cesium笔记(3):基本控件简介—ImageryProvider地图瓦片地图配

Cesium支持多种标准化格式的GIS瓦片服务，可以把栅格图层绘制到地球的表面——cesiumjs的地图图层本质上是一些瓦片数据，这些图层的亮度、对比度、色相均可以动态调整。...对于地图瓦片数据，OGC(Open Geospatial Consortium开放地理联盟)有很多标准，如TMS、WMTS、各个商业公司也有自己的内部标准。...Cesium需要您自己创建ion account然后生成一个access key用于访问图层数据。...下面我们将使用Sentinal-2二维贴图和Cesium世界地形，二者都需要ion的支持。...，方便调试GridImageryProvider渲染每一个瓦片内部的格网，了解每个瓦片的精细度配置影像服务比如使用bing地图服务：查看官方服务文档，https://cesium.com/docs/cesiumjs-ref-doc

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Cesium笔记(3):基本控件简介—ImageryProvider地图瓦片地图配

Cesium支持多种标准化格式的GIS瓦片服务，可以把栅格图层绘制到地球的表面——cesiumjs的地图图层本质上是一些瓦片数据，这些图层的亮度、对比度、色相均可以动态调整。...对于地图瓦片数据，OGC(Open Geospatial Consortium开放地理联盟)有很多标准，如TMS、WMTS、各个商业公司也有自己的内部标准。...Cesium需要您自己创建ion account然后生成一个access key用于访问图层数据。...下面我们将使用Sentinal-2二维贴图和Cesium世界地形，二者都需要ion的支持。...，方便调试 GridImageryProvider 渲染每一个瓦片内部的格网，了解每个瓦片的精细度配置影像服务比如使用bing地图服务：查看官方服务文档，https://cesium.com/docs

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Google Earth Engine（GEE）——高度可扩展的时间自适应反射率融合模型（HISTARFM）数据库

该方法包括使用两个估计器，它们共同作用于消除随机噪声，并使Landsat光谱反射率的偏差最小化。...第一个估计器是一个最佳内插器，它使用Landsat历史数据和来自最近的过道的融合MODIS和Landsat反射率生成Landsat反射率估计。融合过程采用了一个像素级的线性回归模型。...histarfm_conus = ee.ImageCollection("projects/KalmanGFwork/GFLandsat_V1") 欧洲、东亚主要地区和索马里的数据库目前正在用第5版的算法生成...所有的研究区域都被划分为瓦片，作为云端优化的Geotiffs储存在谷歌云平台上。图像的名称包括月份、年份、具体研究区域和瓦片。...举例来说，名为GF_2018_10_EUROPA_1的图像代表了2018年10月在欧洲的第一个瓦片上的图像。

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Unity 水、流体、波纹基础系列（二）——方向流体（Directional Flow）

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