在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
图 1：DeepSDF 通过潜在编码和前馈解码器网络来表征形状的符号距离函数。以上图像是 DeepSDF 在学习到的形状潜在空间中进行两个形状的插值后的光线投射渲染。
每天好论文太多了，我决定开个标签来放论文。要是有侵权什么的，请踢我一脚，我赶紧删除。
在数字孪生和仿真研究过程中，会产生大量和三维空间相关的数值信息，比如设备外观的扫描数据、地形扫描数据、生产设备温度场/压力场、流体的速度场、流体扩散，以及各种仿真数据：速度，压力，应力，温度等。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2009.04515v1.pdf
游戏开发中最常见的任务之一是投射光线（或自定义形状的物体）并检查其撞击。这样就可以进行复杂的行为，AI等。本教程将说明如何在2D和3D中执行此操作。
在现代视觉SLAM系统中，从关键帧中检索候选地图点是一种标准做法,用于进一步的特征匹配或直接跟踪.在这项工作中,我们认为关键帧不是这项任务的最佳选择,因为存在几个固有的限制,如弱几何推理和较差的可扩展性.我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内,并且遮挡点可以在一定程度上被识别和去除.这种方法也很自然地适用于大场景和复杂的多摄像机配置.实验结果表明,我们的体素图与具有5个关键帧的关键帧图一样有效,并且在EuRoC数据集上提供了显著更高的定位精度(在RMSE平均提高46%),所提出的体素图表示是视觉SLAM中基本功能的一般方法,并且可广泛应用.
欢迎回到第三部分，也是我们的迷你WebGL教程系列的最后一部分。在此课程中，我们会会介绍光照和添加2D对象到场景中。新的内容很多，我们还是直接开始吧。
从第一款FPS游戏《德军总部3D》出现以来，这种类型的游戏广受好评，创新的玩法也层出不穷，比如“吃鸡”。
从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。这些管线还能学习分层场景表示，表示动态场景，以及高效地渲染新视角。然而，传统管线难以捕捉高度依赖视角的特征，在不连续性或场景对象的光照依赖反射方面存在不足。
去年9月份苹果推出了iPhone 11、iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max三款新iPhone，新机型的性能在拍照和续航上得到大幅度的提升，同时连续三年依旧延续保留FACE ID功能。在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？
随着UI shader的逐渐标准化，最大的问题是过高的填充率。这个问题是由于大量的重叠的UI元素和UI元素的相乘占据屏幕的主要部分。这些问题可能导致额外的高频率重绘。 为了减轻过高的重绘和减少填充率过高，可以考虑使用下面的措施。
深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，这也是与普通摄像头最大的区别。
AI 科技评论消息，自NVIDIA的Turing架构问世已经过去了一个多月时间，GeForce RTX 20系列的发布以及实时光线跟踪技术的推出，让NVIDIA将使用多年的“GeForce GTX”更名为“GeForce RTX“，并彻底改变了游戏显卡。实时光线跟踪、RT Core、Tensor核心、AI功能（即DLSS）、光线跟踪API，所有这些都汇集在一起，为游戏开发和GeForce显卡的未来发展指明了新方向。
将表示学习方法与同时定位和建图(SLAM)系统相结合是一个开放的问题,因为它们的高度模块化和复杂性.在功能上,SLAM是一种将原始传感器输入转换成机器人和环境状态分布的操作.如果这种转换(SLAM)可以表达为一个可微函数,我们可以利用基于任务的错误信号来学习优化任务性能的表示.然而,典型的稠密SLAM系统的几个组件是不可区分的.在这项工作中,我们提出了∇SLAM(gradSLAM),一种方法提出SLAM系统作为可微分的计算图,它统一了基于梯度的学习和SLAM.我们提出了可区分的信赖域优化器、表面测量和融合方案以及光线投射,而不牺牲精度.这种稠密的SLAM与计算图形的融合使我们能够从3D地图一路回溯到2D像素,为基于梯度的SLAM学习开辟了新的可能性.
这篇教程是基于上一篇 立方体球 的。它复用了同一个网格，并在此基础上做增加更多的测试模型。本示例适用于Unity5.0.1及以上版本。
基于 GPU 的科学可视化计算（Visualization in Scientific Computing），在研究和工程运用上都取得了卓越的成果。由于科学可视化计算处理的数据量极大 （人体 CT、地质勘探、气象数据、流体力学等），仅仅基于 CPU 进行计算完全不能满足实时性要求，而在 GPU 上进行计算则可以在效率上达到质的突破，许多在 CPU 上非常耗时的算法，如体绘制中的光线投射算法，都可以成功移植到 GPU 上，所以基于 GPU 的科学可视化研究目前已经成为主流。
Quadro RTX 4000将NVIDIA Turing GPU架构与最新的内存和显示技术相结合，以单插槽PCI-e结构提供最佳性能和功能。 享受更大的流畅性与如照片真实感渲染，体验启用AI-应用更快的性能和创建详细的，栩栩如生的虚拟现实体验。更具成本效益和更加广泛与弹性的工作站机箱配置。
本书旨在引导初级 GPU 学习者步入 GPU 编程的大堂，并普及一些在国内资料中较少见到的 GPU 算法，例如光照渲染中的 bank BRDF，以及体绘制中的光线投射（ray-casting）算法。在 GPU 编程方面有一定基础的同学，可以将本书的一些观点作为参考。
随着以神经辐射场（Neural Radiance Field, NeRF）为代表的神经渲染的兴起，越来越多的工作开始使用隐式表征（implicit representation）进行动态场景的三维重建。尽管基于 NeRF 的一些代表工作，如 D-NeRF，Nerfies，K-planes 等已经取得了令人满意的渲染质量，他们仍然距离真正的照片级真实渲染（photo-realistic rendering）存在一定的距离。
今年10月，硅谷AR（增强现实）公司Magic Leap发布了一系列“魔法带回现实”的概念视频：篮球场上鲸鱼一跃而起、外星人突袭办公室打真人CS……虽然大部分视频并非实拍demo，而是特技duang
大数据文摘授权转载自果壳 作者：肖鑫杰 编辑：沈知涵 首先需要（也许不止）一台报废的 HoloLens 大概五六年前，朋友借给我一台首发版的 HoloLens，那种体验至今念念不忘。 HoloLens： HoloLens是微软公司开发的一种 MR 头显。眼镜将会追踪你的移动和视线，进而生成适当的虚拟对象，通过光线投射到你的眼中。因为设备知道你的方位，你可以通过手势，比如半空中抬起，放下手指点击与虚拟 3D 对象交互。 我记得开启 RoboRaid 后，没等反应过来，奇形怪状的外星机器人接连“穿破”我家墙壁
最近的工作开始探索稀疏视图新视图合成，特别是专注于从有限数量的具有已知相机姿势的输入图像（通常为2-3）生成新视图。其中一些试图在 NeRF 中引入额外的先验，例如深度信息，以增强对稀疏视图场景中 3D 结构的理解。然而，由于在少数视图设置中可用的信息有限，这些方法难以为未观察到的区域生成清晰的新图像。为了解决这个问题，SparseFusion 和 GenNVS 提出学习扩散模型作为图像合成器，用于推断高质量的新视图图像，并利用来自同一类别内其他图像的先验信息。然而，由于扩散模型仅在单个类别中进行训练，因此它在生成看不见的类别中的对象时面临困难，并且需要对每个对象进行进一步的提炼，这使得它仍然不切实际。
焊接行业是关乎工业制造生产与维护服务的核心行业之一，是大型安装工 程建设期间的一项关键工作，其进度直接影响到计划的工期，其质量的好坏直接 影响到工程的安全运行和使用寿命，其效率的高低直接影响工程的建造周期和建 造成本。为了减少人为因素对焊接质量的影响、提高生产效率就需要使焊接过程 更加自动化和智能化，这也是焊接行业发展的必然趋势。
单目动态场景（Monocular Dynamic Scene）是指使用单眼摄像头观察并分析的动态环境，其中场景中的物体可以自由移动。单目动态场景重建对于理解环境中的动态变化、预测物体运动轨迹以及动态数字资产生成等任务至关重要。
---- 新智元报道 来源：NVIDIA 编辑：Q，LQ 【新智元导读】英伟达将于12月15日-19日召开GTC中国线上大会，今日的主题演讲由英伟达首席科学家BillDally分享关于AI、计算机图形学、高性能计算、医疗、边缘计算、机器人等领域最前沿的创新以及AI推理、GPU集群加速等最新的研究成果。 没错，英伟达GTC大会又来了，不过这次没有老黄，背景也不是他家的厨房。 本次GTC20中国线上大会由首席科学家BillDally首先发表主题演讲，回顾了NVIDIA这一年的成就和产品。 Bill D
大家好，我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆，不定时更新Unity开发技巧。
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程
我们都知道有两种半导体图像传感器器件：CMOS Sensor和CCD Sensor，在目前的消费电子领域普遍使用的都是CMOS图像传感器，因此本节只介绍CMOS图像传感器的基础知识。
Oculus欲向第三方头显开放Oculus生态平台 在上周的Oculus新闻发布会上，Rift负责人奈特·米歇尔表示，其他头显可以通过两种方法接入Oculus的生态系统。第一种是以“Oculus Pa
高大上的机器人从来就不是没有技术背景的普通人能玩转的存在，唯有通过编程，才能让机器人按照我们的意志行动，一个机器人尚且如此难，更别说一群机器人了。然而，这个异想天开地想法却被美国佐治亚理工大学GRIT
来源：Deephub Imba本文约3300字，建议阅读9分钟本文通过100行的Pytorch代码实现最初的 NeRF 论文。 提起三维重建技术，NeRF是一个绝对绕不过去的名字。这项逆天的技术，一经提出就被众多研究者所重视，对该技术进行深入研究并提出改进已经成为一个热点。不到两年的时间，NeRF及其变种已经成为重建领域的主流。 NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场)，是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校，Google研究院，以及加州大
迪士尼公布“Force Jacket”力反馈套装 近日，迪士尼公布了一款名为“Force Jacket”的力反馈套装，该套装通过使用安全气囊和传感器产生压力和高频振动，用户穿上该套装可以感受到触摸、挤
转载自：DeepHub IMBA 原文：100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)
内容提要：来自蒙特利尔、卡内基梅隆大学的团队，在 ICRA 2020 上发表的论文中所提出的 ∇SLAM，解决了当下 SLAM 系统普遍所面临的一个开放性问题。
阴影以前只是一个变暗的纹理，通常是圆形的形状，它被投射到游戏中的字符或对象之下的地板上。一个人必须不知情或天真地认为，我们仍然可以在未来的3D游戏中摆脱这种粗暴的“黑客”。曾经是一个时间，阴影太贵了，无法实时渲染，但随着图形硬件的不断增加的力量，未能提供适当的阴影不再意味着平庸的实现，它接受犯罪罪未充分利用可用的图形硬件。
虚拟空间、下一代互联网、数字孪生、扩展现实……这些耳熟能详的关键词都和元宇宙有关，元宇宙概念尚无权威定义，不同参与者以自己的理解不断丰富其含义。从互联网巨头纷纷加码布局元宇宙，到元宇宙首次被写入地方“十四五”产业规划，随着虚拟世界和物理世界融合进程的加速，扎根现实，“以虚促实、以虚强实”的发展方向逐步明确。
这是有关渲染的系列教程的第20部分。上一部分介绍了GPU实例化。在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。
径向模糊，是一种从中心向外呈幅射状，逐渐模糊的效果。 因此径向模糊经常会产生一些中心的发散效果，在PS中同样也有径向模糊的滤镜效果。 径向模糊通常也称为变焦模糊。径向模糊（Radial Blur）可以给画面带来很好的速度感，是各类游戏中后处理的常客，也常用于Sun Shaft等后处理特效中作为光线投射（体积光）的模拟。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书对保障人脸信息安全、提升人脸识别算法精准度和保障人脸识别系统安全三方面给出了具体指导建议。
很多游戏都有水，并且大都是可以游泳的。然而，对于交互式水没有现成的解决方案。PhysX并不直接支持它，所以我们必须自己创造一个水的近似值。
论文：IRMCL: Implicit Representation-based Online Global Localization
本工作旨在解决从单目图像进户外环境光照估计的任务，尤其是街道场景。这是一个重要的任务，因为它支持虚拟对象插入，可以满足许多下游应用，例如虚拟建筑群中加入新的建筑，逼真地渲染游戏角色到周围环境中，或者作为一种数据增强方法来制作现实中很难采集的数据集，例如道路上的碎片和突然闯入动物，以训练更健壮和高性能的计算机视觉模型。
随着深度学习和机器学习的发展，机器人已经走出实验室，越来越多地地应用于各行各业，其中，仓储物流和工业化领域就有许多适合机器人作业的场景环境。
本文出现的数据结果和码源见：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/18269941
在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为提高生产效率和检查产品质量的关键技术之一，例如机器零件的自动检测，智能机器人控制，生产线的自动监控等。
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