从Blender中的查看器节点检索到的像素比实际渲染的图像更暗...为什么？ - 腾讯云开发者社区

这个着色法的比起平直着色法增加了插值的细节，而且也比Phong着色法渲染单个像素的光照特性的性能要高。...在实践层面则表现为，一个漫反射更强且更粗糙的物体会反射更暗且范围更大的高光，反之亦反。 ...，比Phong着色算法性能更好，而且高光效果也更平滑。...为了在暗部呈现更多人眼可感知的细节，Gamma0.45的色彩空间中（如图a），像素的实际亮度也会高于它的物理亮度。...但是在3D图像中，像素着色器可能无法实现一些复杂的效果，因为它只能控制独立的像素而并不含有场景中模型的顶点信息。

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【论文复现】用二维图像渲染3D场景视频

然而，在不同分辨率的训练或测试图像观察场景内容时，NeRF的渲染过程可能会产生过度模糊或伪影的图像。...对于传统NeRF来说，使用多条光线对每个像素进行超采样的渲染方案是不实际的，因为渲染每条光线需要对MLP进行数百次查询。本文提出的mip-NeRF模型，将NeRF扩展到连续值尺度上。...通过向像素点投射一个锥形区域（而非光线）进行采样，mip-NeRF减少了伪影的产生，显著提高了NeRF对细节的表示能力，同时比NeRF快7%，仅为NeRF的一半大小。...通过沿着相机射线查询MLP并使用经典的体渲染技术将输出颜色和密度投影到图像中来生成新视图。 mip-NeRF的改进使用圆锥追踪代替光线追踪，从而显著改善了抗锯齿（伪影）效果。...模型介绍 Mip-NeRF是一种用于解决神经辐射场（NeRF）中降采样和抗锯齿问题的改进模型，模型的处理过程如下：对于场景中的每个像素，从相机的中心沿着像素中心的方向投射一个圆锥。

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用二维图像渲染3D场景视频

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CVPR 2024 | DNGaussian: 全局局部深度归一化优化的稀疏三维高斯辐射场

个基元的渲染不透明度是由它们在图像平面上的投影2D高斯和计算得出的: 然后,与NeRF类似,我们可以用到相机中心的距离来表示像素级深度: 3D高斯通过梯度下降在颜色监督下优化所有高斯的参数。...深度约束形状冻结 3D高斯辐射场拥有四个可优化参数可以直接影响深度,这比NeRF更复杂。...由于单通道深度比颜色要平滑得多,更容易拟合,对整个模型应用全参数深度正则化,这在之前的稀疏视角神经场中广泛使用,会导致形状参数过拟合目标深度图,从而造成模糊的外观。因此,这些参数必须被不同地对待。...然后,我们渲染一个"硬深度",它主要由从相机中心穿过像素的射线上最近的高斯组成: 由于现在只有中心处于优化状态,位置错误的高斯无法通过降低它们的不透明度或改变形状来避免被正则化,因此它们的中心会移动。...文章还希望确保实际渲染的"软深度"的准确性,否则表面可能会变得半透明并造成空洞。

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一颗GPU，秒出3D模型！OpenAI重磅新作：Point-E用文本即可生成三维点云模型

但它并不完美，Point-E 的图像到 3D 模型有时无法理解文本到图像模型中的图像，导致形状与文本提示不匹配。尽管如此，它仍然比以前的最先进技术快几个数量级。...他们在论文中写道：虽然我们的方法在评估中的表现比最先进的技术差，但它只用了一小部分时间就可以生成样本。这可以使它对某些应用程序更实用，并且发现更高质量的3D对象。...虽然该方法在采样质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为一些使用情况提供了实际的权衡。...为了将所有的数据转换为⼀种通用格式，我们使用Blender从20个随机摄像机角度，将每个3D模型渲染为RGBAD图像（Blender支持多种3D格式，并带有优化的渲染引擎）。...通过直接从渲染构建点云，我们能够避免直接从3D网格中采样可能出现的各种问题，对模型中包含的点进行取样，或处理以不寻常的文件格式存储的三维模型。

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76. 三维重建11-立体匹配7，解析合成数据集和工具

Sintel制作过程中有很多有趣的故事，你可以从Blender Studio中查阅得到，你还可以在这里看到完整的电影： https://studio.blender.org/films/sintel/?...因原始数据中包含的错误导致的问题 Sintel原始资源中还包含很多因为Blender软件或是艺术创作带来的问题，这些问题在观看电影是很难感知到，但却使得视频帧不符合物理规律，导致对应的光流场或视差图有错误...这是因为，当三维空间中的三角形投影到2D图像时，顶点由于有真实的3D/2D坐标，所以顶点的光流场肯定是没问题的。...但是对于三角形内部的像素点，Blender却只是在2D图像上插值计算光流场，这就导致了误差。作者对Blender的渲染管线略作修改，在3D空间中进行插值来解决这个问题，使得最终的光流场更加的准确。...第二部分很像MPI Sintel数据集，是从一个Blender渲染的开源电影Monkaa中获取原始产品数据，然后重新渲染而成。

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3D-COCO数据集开源 | COCO数据集迎来3D版本开源，为COCO数据集带来3D世界的全新任务，2D-3D完美对齐 !

此外，3D-COCO为3D重建提供了比ShapeNet [2]更丰富的语义类别。...利用基于IoU的简单而有效的自动类别驱动检索方法，实现了收集到的3D模型与MS-COCO [1] 2D标注之间的对齐。...使用Blender的Python API 3为每种4种渲染类型生成渲染视图。这62个渲染视图在一个Isdydakis二十面体结构（由62个顶点组成）中均匀采样。...如果边界框中的像素数与图像中的像素数之比低于一个阈值（此处为 1\% ），则可以检测到此情况。然后，将标注标记为 is\_small 。标注由单个标注中出现的几个实例组成（图3b）。...此情况通过在实例的二值蒙版上应用连通组件标记来检测。考虑到如果每个像素与其连接的像素具有相同的标签，在应用该方法后如果出现不止一个标签，则将标注标记为 is\_divided 。

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使用扩散模型从文本提示中生成3D点云

虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。...为了将我们所有的数据转换为一种通用格式，我们使用 Blender（Community，2018）从 20 个随机摄像机角度将每个 3D 模型渲染为 RGBAD 图像，Blender 支持多种 3D 格式并带有优化的渲染引擎...对于每个模型，我们的 Blender 脚本将模型标准化为边界立方体，配置标准照明设置，最后使用 Blender 的内置实时渲染引擎导出 RGBAD 图像。然后，我们使用渲染将每个对象转换为彩色点云。...特别地，我们首先通过计算每个 RGBAD 图像中每个像素的点来为每个对象构建一个稠密点云。这些点云通常包含数十万个不均匀分布的点，因此我们还使用最远点采样来创建均匀的 4K 点云。...为了以图像为条件，我们将其输入预训练的 ViT-L/14 CLIP 模型，从该 CLIP 模型（形状为）中获取最后一层嵌入，并将其线性投影到另一个形状为的张量之前将其添加到 Transformer

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Unity通用渲染管线（URP）系列（十二）—— HDR（Scattering and Tone Mapping）

它是理论上的白点，但其实际观察到的颜色取决于显示器及其配置。调整显示器的亮度会改变其白点。此外，你的眼睛会根据所看物体的整体亮度进行调整，从而移动自己的相对白点。...但是，如果HDR版本的平均值为0、0、0和10，则结果为2.5。与LDR相比，似乎0.25被结果提高到了1。 1.5 解决萤火虫 HDR的一个缺点是，它可以产生比周围环境更亮的小图像区域。...这意味着，就像真实的相机一样，只有在非常明亮的光线下，即所有的光线都被散射，bloom效果才会非常明显。尽管不真实，但仍然可以应用阈值来消除较暗像素的散射。使用更强的光晕效果时，可以使图像清晰。...（最终的Pass，带阈值的散射） 3 色调映射尽管我们可以使用HDR进行渲染，但对于常规摄像机而言，最终的帧缓冲区始终为LDR。因此，色彩通道在1处被切断。最终图像的白点实际上还是在1处。...这种颜色调整并不代表灯光本身的物理变化，而是代表如何观察它。例如，我们的眼睛对较暗的色调比较浅的色调更敏感。从HDR到LDR的转换称为色调映射，它来自摄影和胶片开发。

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基础渲染系列（三）多样化的表现——组合纹理

1.2 分离细节纹理将两个纹理相乘时，结果会变更暗。除非至少一种纹理是白色的。这是因为纹理像素的每个颜色通道的值都在0到1之间。在向纹理添加细节时，你可能希望通过变暗，也可以通过变亮来实现。...它使用的公式比简单的幂运算更复杂，但是它存储的平均伽玛值为1 / 2.2的颜色。在许多情况下，这是一个合理的近似值。要将数据转换回原始颜色，请应用2.2的伽玛校正。 ? ?...切换到线性空间后，它变得更暗了。为什么会这样？ ? ? （Gamma vs. linear 空间）因为我们将细节纹理样本加倍，所以½的值不会更改主纹理。...可以通过在细节纹理的导入设置中启用“Bypass sRGB Sampling”来解决此错误。这样可以防止从伽马转换为线性空间，因此着色器将始终访问原始图像数据。...但这会需要我们将更多数据从顶点传递到片段着色器，或计算像素着色器中的UV调整。但是通常地形的所有纹理的平铺相同。而且，Splat贴图完全没有平铺。因此，我们只需要一个平铺和偏移来控制实例。

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音视频知识图谱 2022.11

SAR（Sample Aspect Ratio），采样纵横比。表示横向的像素点数和纵向的像素点数的比值，即我们通常提到的分辨率的宽高比。...这套接口涉及到对设备的图像硬件进行调用，因此在不同的平台基于这套统一接口做了对应的实现。...端到端伽马（End-to-End Gamma）编码伽马和显示伽马的乘积就是整个图像系统的『端到端伽马』。如果端到端伽马乘积为 1，那么显示出来的图像亮度与捕捉到的真实场景的亮度就是成线性比例的。...HDR 视频画面可以展现出更多的亮部和暗部细节，画面拥有丰富的色彩和生动自然的细节表现，因此画面更接近人眼所见。...亮度范围可从最暗 0.00005nit 到最亮 10000nit。PQ 曲线最早是由 Dolby 公司开发的，并且在 ST 2084 中进行了标准化。

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PS图层混合模式实例详解

变暗模式导致比背景色更淡的颜色从结果色中去掉，如下图，浅色的图像从结果色中被去掉，被比它颜色深的背景颜色替换掉了。...该模式根据混合色的明暗来决定图像的最终效果是变亮还是变暗。如果混合色比基色更亮一些，那么结果色将更亮；如果混合色比基色更暗一些，那么结果色将更暗，使图像的亮度反差增大。...如果混合色比基色的像素更亮一些，那么结果色更亮；如果混合色比基色的像素更暗一些，那么结果色更暗。这种模式实质上同柔光模式相似，区别在于它的效果要比柔光模式更强烈一些。...如果当前图层中的像素比50%灰色亮，则通过减小对比度的方式使图像变亮；如果当前图层中的像素比50%灰色暗，则通过增加对比度的方式使图像变暗。...如果当前图层中的像素比50%灰色亮，可通过增加亮度使图像变亮；如果当前图层中的像素比50%灰色暗，则通过减小亮度使图像变暗。

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直方图均衡 Histogram Equalization

在横轴上表示亮度值从黑色到白色；在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级，范围一般从 0 到 255，0 表示黑色，255 表示白色。 ? 上面图片显示的是对比度差的两个例子。...来自维基百科简单来说，直方图均衡化是使用图像直方图对对比度进行调整的图像处理方法。目的在于提高图像的全局对比度，使亮的地方更亮，暗的地方更暗。...L 是图像中灰度级别的总数（通常为256），n 是图像中的像素总数，px(i) 实际上是像素值 i 的图像直方图，归一化为 [0,1]。直方图均衡化的处理依赖于累积概率函数（cdf）的使用。...下面使用模拟图像的 cdf 来证明为什么可以使用 cdf 来当转换函数。首先，记住我们的目标是希望像素值的分布从左图变为右图的均匀分布。...将 dr/ds 的关系代入到下面式子中，可以发现 Ps(s) 的分布为均匀分布，符合我们的目标： ? 因此，我们可以用下面的转换公式也就是 cdf，来得到新的像素值： ?

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神经网络简介(翻译)

图形上，我们可以将感知器表示为输入节点流入输出节点。 ? 对于我们的例子，假设我们建立下面的感知器： ? 如下是感知器如何在我们的一些训练图像上执行的。 ? 这肯定比随机猜测更好。...所有阶梯模式在底部像素上表现的更暗，有更大的x3和x4值。尽管如此，这个模型还是有一些明显的问题。...（其中0.001是我们预定的“步长”）。重复这个过程（从步骤5开始）到指定的次数或者直到损失函数收敛。至少这是基本的想法。实际上，这带来了一些挑战。...挑战1 - 计算复杂性在拟合过程中，我们需要计算的其中一个就是 ? 每个重量的梯度。这是棘手的，因为 ? 依赖于输出层中的每个节点，并且每个节点依赖于之前层中的每个节点，依此类推。...是一个连锁的噩梦。（请记住，许多实际的神经网络有数十层，上面有成千上万的节点。）处理这个问题的关键是要认识到，当你应用链式规则时，大多数 ? 重用相同的中间导数。

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python——opencv入门（一）

从使用的角度来看，和OpenCV2相比，OpenCV3的主要变化是更多的功能和更细化的模块划分。...') # 通过cv2.cvtcolor把图像从RGB转到HSV img_hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # H空间中，绿色比黄色值高，所以给每个像素+15...，低的像素值表示暗的部分，高的值表示亮度大的部分，但是显示的时候可能就出现了暗部细节不足或者亮部细节丢失的情况。...Gamma变换：提升暗部细节，Gamma变换是矫正相机直接成像和人眼感受图像差别的一种常用手段，简单来说就是通过非线性变换让图像从对曝光强度的线性响应变得更接近人眼感受到的响应。...（4）仿射变换图像的仿射变换涉及到图像的形状位置角度的变化，是深度学习预处理中常到的功能，在此简单回顾一下。仿射变换具体到图像中的应用，主要是对图像的缩放，旋转，剪切，翻转和平移的组合。

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数码相机成像时的噪声模型与标定

这就让我们不得不问几个问题：为什么高ISO时图像通常会有更大的噪声呢？为什么对单帧图像做色调映射会带来更大的噪声呢？为什么我们之前看到的多帧融合来做HDR时，不会有这么明显的噪声呢？...从入射光到JPEG相片-数码相机内部的秘密中，我们看到了成像系统是如何把入射光变成最终的JPEG图像的：那么在这个过程中，噪声是哪些地方引入的呢？...信号处理链中的每个电子电路组件--从传感器读出、ISO增益到ADC数字化--都会受到电压波动的影响，导致原始值偏离与光子计数成正比的理想值。...：因为暗噪声的存在，像素的原始值并不绝对反映场景的亮度拍摄多幅图像并取均值的方法可以消除读出噪声和ADC噪声，但无法去掉暗噪声为了去除暗噪声，需要专门测量出暗噪声，并从最终信号中减去关于噪声还能看到...总结今天这篇文章，我介绍了一个简化的相机成像的噪声模型，其中包括了暗噪声光子噪声读出噪声 ADC噪声我们看到了信噪比是如何计算的，这些噪声又是如何影响信噪比的，对实际图像的影响又是如何的。

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CVPR 2022 | 这个CV数据集生成器火了！谷歌开源Kubric：支持13类复杂CV任务

简单来说，它有点像是一个专为图像AI打造的“数据车间”，基于跨平台开源物理引擎PyBullet和3D图像渲染软件Blender打造。...（当然，除了PyBullet以外，也可以扩展到其他物理引擎如MuJoCo上） Blender则是一个渲染3D动画的平台，但它的优势在于操作方便，而且既可以做出照片级逼真的渲染图像，也可以输出3D动画效果...另一方面，Kubric直接提供了从“渲染数据”到输出“AI训练数据”的管道，省去了将渲染图像转成特殊数据（如深度图、光流图）、或是额外收集如视场、相机参数、光照等数据的麻烦。...没错，即使这些生成的图像中有2D也有3D类型，需要的数据量也从MB到TB级别不等，但Kubric都能满足。...球体的图像了： △Blender中的效果如果需要深度图、灰度图等特殊图层的话，也是几行代码就能搞定：比自己手动导出要更方便一些：当然，如果还是感觉上手较难，作者也直接提供了示例代码，改改参数就能用

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TPAMI 2024 | 记忆机制提升 TalkingFace 生成

而神经渲染模型根据表情合成视觉外观，但仍然缺少皱纹、牙齿等像素级细节。图2 肖像视频帧实例由于预测缺失信息很困难，为什么不构建memory来补充输入的信息（即检索而不是预测）？...因此，为了补充目标人物的像素级细节，我们引入了显式记忆。图5 神经渲染模型与从训练数据中自动学习键集合和值集合的隐式记忆不同，显式记忆直接从数据中构建为顶点-图像对。...对于每个预测的表情系数，其对应的顶点被用作查询来检索显式记忆中的相似键，并将关联的图像补丁作为像素级细节返回给神经渲染模型。...对于音频到表情预测模型，缺失信息是指影响嘴部运动的音频相关特征，如上下文、情绪、说话风格等等，这些都是从训练中自动习得的数据。对于神经渲染模型，缺失信息是指对应于输入表情的像素级细节，如皱纹、牙齿等。...为什么两阶段采用不同的memory变体？音频到表情模型负责从输入音频中生成语义对齐的表情参数，而神经渲染模型根据估计的表情合成像素级视觉外观。

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第5章-着色基础-5.4-锯齿和抗锯齿

样本通常是实时渲染系统（以及大多数其他渲染系统）中的点样本。因此，函数可以被认为是两个函数。首先，函数检索屏幕上需要样本的浮点位置。...然后对屏幕上的这个位置进行采样，即检索该精确点的颜色。选择采样方案并配置渲染管道以计算特定子像素位置的样本，通常基于每帧（或每应用程序）设置。抗锯齿中的另一个变量是，即每个样本的权重。...一些像素采样方案的比较，范围从每个像素的最少样本到最多样本。Quincunx共享角点样本并将其中心样本加权为像素最终颜色的一半。2×2旋转网格比直线2×2网格捕获几乎水平边缘的更多灰度级。...生成的每个图像都基于网格单元内的不同样本位置。每帧必须重新渲染场景几次并将结果复制到屏幕的额外成本使得该算法对于实时渲染系统来说成本很高。...可以使用分析方法，在渲染过程中检测对象边缘并将其影响考虑在内，但这些方法通常比简单地获取更多样本更昂贵且鲁棒性较差。然而，诸如保守光栅化和光栅化顺序视图等GPU特性开辟了新的可能性 [327]。

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从Landsat 卫星数据库下载影像并用Pro简单查看

您想要一个相对较新的图像，因此您需要将范围定义为 2015 年到当前日期。在元数据过滤器下，对于日期范围，将范围设置为从 01/01/2015 到今天的日期。...地图上也可能显示比示例影像更新的影像。在底部工具栏上，单击多次下一个以浏览 170 个可用图像中的一些图像。当前图像与时间线上的标记一起显示在地图上。...您可能会注意到许多图像部分或几乎完全被云层所覆盖。这并不奇怪，因为新加坡的气候是赤道性气候，这意味着一年中的大部分时间都是炎热、潮湿和多雨的。...该影像看起来比之前在 GloVis 应用程序中预览的影像更暗，但您可以更改其外观，以便更清晰地显示新加坡。符号化影像该影像的颜色更暗且色调更加柔和。...您将对影像中的活动光谱波段进行更改以使影像以更鲜明的色彩显示，并将 NoData 像素符号化为透明以使其从地图上消失。在内容窗格中，右键单击多光谱影像并选择符号系统。随即显示符号系统窗格。

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【论文复现】用二维图像渲染3D场景视频

用二维图像渲染3D场景视频

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