该任务的主要挑战在于如何在生成设置中通过动画建模准确的变形并保留身份，即仅使用 2D 图像的非结构化语料库进行训练。...图2 静态部分建模 生成纹理光栅化的三平面能够对不同表情和形状的动态人脸进行建模，然而合成 FLAME 模板中未包含的静态部分（如不同发型、背景和上身）是一项挑战。...Next3D 通过另一个三平面分支 对这些部分进行建模，该分支由与 共享相同潜在代码的 StyleGAN2 CNN 生成器 生成。 和 的平面特征通过光栅化渲染的alpha遮罩在每个平面上混合。...神经渲染 给定混合的三个平面，对于 3D 空间中的任何点，我们将其投影到每个平面中，并对特征进行双线性采样。...表2 限制 尽管 Next3D 能够对一些罕见的表情（如眨眼、嘟嘴等）进行合理的推断，但很难对其他一些具有挑战性的表情进行完全一致的建模，如单侧嘴朝上、皱眉、吐舌头等,可以使用表情更丰富的高质量视频片段进行训练
图2：mediacodec解码流程 MediaExtractor 负责从视频文件中解析每一帧的原始数据； Mediacodec 负责对音视频数据进行解码，并渲染指定的surface上； 代码示例： //...通过varying限定符传输易变变量给FragmentShader使用，FrgementShader对光栅化的每个片元进行处理，生成多重的颜色混合效果，最后渲染到屏幕或者写到文件中。...最大值法：R=G=B=MAX（R,G,B），这种方式亮度值偏高； B. 平均值法：R=G=B=(R+G+B)/3, 这种方式图片亮度值被平均，图片非常柔和 C. ...加权平均法：R=G=B=(RWr+GWg+B*Wb)，由于人眼对不同颜色的敏感度不一样，所以权重也不同，业界比较常用的权重值是(0.2125, 0.7154, 0.0721)。...我们采用的最后一种加权平均的方式，知道了算法就来实现下吧。要实现GPU实时滤镜，首先要了解这么写Shader，网上有很多shader的文章，这里我就不做叙述。 2.
目前大量工作都在关注如何在像素层次上学习视觉对应，而很少去考虑线条层次的是视觉对应学习。 通过视觉对应信息，动画师可以对序列中的几帧进行着色或处理纹理，并在其余图像中复制相同的颜色，而无需重复上色。...通过对这种表示进行操作，AnT不需要直接处理整张图片，也就很容易提高计算效率和内存利用率。...在存在视觉对应标签的情况下，作为加权平均计算输入的目标标签和参考标签都是唯一的，所以模型可以直接将不正确的视觉对应最小化。...并且不使用数据集中的参考标签，而是给唯一片段ID初始化一个随机向量，使用它们代替目标标签进行加权标签聚合。...与合成数据集相比，这个操作会产生非唯一的数字分段标签。 通过量化结果可以看出AnT的准确率提升了近10个点，比以往的模型都有较大提升。
能够使模型理解图片信息可能是生成的关键，但是由于光栅化涉及离散任务操作，渲染过程不是可微的，因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架，允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。...方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。...DIB-R：可微的基于插值的渲染器 DIB-R将前景栅格化处理为顶点属性的插值，可以生成真实的图像，其梯度可以通过所有预测的顶点属性完全反向传播，而将背景栅格化定义为学习过程中全局信息的聚合，可以更好地理解形状和遮挡...对网络FGAN进行了修改，使其以正态分布噪声代替图像作为输入。 试验 数据集：由来自ShapeNet的13个物体类别组成。从24个不同的角度通过2D监督生成RGB图像作为数据集。...在CUB bird数据集和PASCAL3D+ Car数据集的示例 ? 3D GAN从两个视角对汽车图像进行了训练 ?
它使用一系列的3D 高斯来对场景进行表征，并通过基于溅射的光栅化来完成对2D图像得到渲染。由于3DGS是通过sfm对输入视角重建生成的稀疏点云初始化的，因此也十分依赖稠密的输入视角。...3D-GS中还引入了一种启发式的高斯密集化方案，其中根据超过阈值的视图空间位置梯度的平均大小来密集化高斯。...同时，其他属性，如旋转和SH系数，初始化为零。高斯展开策略鼓励新密集化的高斯围绕代表性位置分布，并在优化过程中逐步填补观察空缺。...具体来说，论文在3D-GS中使用alpha混合渲染进行深度光栅化，其中，有序高斯对一个像素的贡献通过z缓冲累积，以产生深度值： d=\Sigma_{i=1}^{n}d_i\alpha_i\prod_{j...在优化过程中，每100次迭代对高斯进行一次密集化，并在500次迭代后执行密集化。
AWG的工作原理，可以从凹面光栅来分析。凹面光栅结构如图1所示，光栅的槽面分布在一个半径为R=2r的大圆上，在光栅前面存在一个小圆，其半径r是大圆的一半，这个小圆称为罗兰圆。...图片20.jpg 凹面光栅与星形耦合器之间的类比，如图3所示。在凹面光栅中，复色光束从罗兰圆上的一点发出，不同波长的光聚焦在罗兰圆上的不同点。...在星形耦合器中，DWDM信号从输出波导的中心店C（即输入波导的镜像点）发出，这个点在罗兰圆上。如果在阵列波导中能否如凹面光栅一样，发生反射式衍射，那么不同波长将会聚焦在罗兰圆上的不同点。...现在的关键点是，如何在阵列波导中产生反射式衍射。 图片21.jpg 因为输入/输出星形耦合器的结构类似，我们可以对AWG进行折叠，如图4所示。在阵列波导中间设置一个反射镜，将阵列波导对称分开。...，不同波长的光束聚焦在不同位置，被输出波导接收，从而实现对DWDM信号的解复用。
结果表明，利用该渲染器可以在质量和数量上对三维无监督单视图重建进行显著的改进。 简介 从二维图像中理解和重建三维场景和结构是计算机视觉的基本目标之一。...尤其是标准的网格渲染器中包含一个叫做光栅化的离散采样操作，该操作阻止了梯度流入网格顶点。...与标准光栅化器只选择观察方向上最接近的三角形的颜色不同，作者提出所有三角形对每个渲染像素都有概率贡献，这可以在屏幕空间上建模为概率图。...给定一个输入图像，形状和颜色生成器生成一个三角形网格M及其对应的颜色C，然后将其输入到软光栅化器中。SoftRas层同时渲染轮廓Is和彩色图像Ic，并通过与真实值的比较提供基于渲染的错误信号。...13类ShapeNet数据的平均IoU与其他三维无监督重建方法的比较 ? 训练过程中，中间网格变形的可视化 ? 真实图像的单视图重建结果 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
目录 介绍 方法 通用指数散点的可微分公式 通用指数高斯的快速可微分光栅化 频率调制图像损失 通用指数散点的优化 实验 数据集和评估指标 结果 新视角合成结果 消融研究和分析 介绍 图1 在游戏、电影和元宇宙中追求更具吸引力和沉浸式的虚拟体验...通用指数高斯的快速可微分光栅化 体积渲染的直观理解 神经辐射场中的体积渲染概念涉及沿穿过场景的光线积分发射的辐射。...接下来我们将讨论修改函数 \phi 的选择以及它如何适应高斯散点的光栅化框架。 近似光栅化 主要问题是如何在光栅化框架中表示GES。实际上，高斯散点的光栅化仅依赖于每个组件的方差散点。...因此，我们只需要模拟形状参数 \beta 对每个组件的协方差的影响，以获得GES的光栅化。为此，我们通过该组件的标量函数 \phi(\beta) 修改每个组件的协方差的比例矩阵。...(3/\beta)}{\Gamma(1/\beta)} \end{equation} 图4 这种修改将影响光栅化就像我们确实进行了指数变更一样。
，因此这里对应像素后得到的就是二维形式尺度与屏幕像素一一对应的片元了 绘制线段 我们知道图形学中的模型由三角面或四边形组成，也就是由线段组成，因此如何在屏幕上绘制出线就是光栅化的关键。...那么此时的要求就是如何在合适的时候选择合适的排列方式让折线最终能连接到重点且整体看上去和真实的线接近 解决方法很符合直觉，横向从左往右开始绘制，然后每绘制完一个像素就将两个候选像素的平均值的坐标也就是(...但是和绘制线段不一样的是，对三角形进行光栅化是为了将其转为片元，那么就需要得到三角形上的纹理坐标，从而表示出各个像素的着色 对三角形内部的点进行着色最常见的方法是使用前面2.7讲到的三角形重心坐标系，按照三角形内的点对应的重心坐标值从三个顶点处取颜色加权融合起来...我们可以通过下面的式子得到这条线与平面的交点，然后使用BSP算法对这个三角形进行裁剪，具体的裁剪在12.4中会介绍 ?...因而如果我们想要提高光栅化的效率我们可以在光栅化之前对图元进行剔除，通过删掉一些不会影响最终效果的图元来加速渲染 图元剔除一般有下面三个大类： 视体剔除 遮挡剔除 背面剔除 其中遮挡剔除是最为复杂的部分这本书没有介绍
LPDIRECT3DTEXTURE9 * ppTexture//返回生成的D3D纹理对象指针 5: ); 纹理过滤方式 ·Nearest-point sampling(最近点采样...filtering with mipmaps(多级渐进纹理过滤) D3DTEXF_POINT 取距离最近的像素的颜色,适用于纹理与图元的大小相近时 D3DTEXF_LINEAR 对上下左右4个纹理元素进行加权平均...D3DTEXF_ANISOTROPIC 对映射点周围方形8个或更多的像素进行取样，获得平均值后映射到像素点上 D3DSAMP_MIPFILTER 采用不同分辨率的纹理序列 游戏中常见的三种方式: ·...其最大问题在于，当三维物体变得非常小时，一种被称为Depth Aliasing artifacts（深度赝样锯齿），也不适用于移动中的物件。...纹理包装 Texture Wrapping,改变D3D光栅器使用纹理坐标对有纹理的多边形进行光栅化操作的基本方式. U,V纹理包装的使用会影响D3D在U,V方向上对纹理坐标间最短线的选取.
该方法从运动结构（SfM）产生的点云初始化，优化了一组 3D 高斯点，同时通过将 3D 高斯点投影到 2D 图像平面上来实现光栅化。...锚点初始化 使用 COLMAP 中的稀疏点云作为初始输入, 然后将点云 P\in\mathbb{R}^{M\times3} 中的场景体素化为： V=\{\lfloor \frac{P}{\epsilon...||_2, \vec d_{vc}=\frac{X_v-X_c}{||X_v-X_c||_2} \quad (2) 然后利用小型 MLP F_w 预测权重，对特征库进行加权求和： \{w, w_1...为此，作者提出了一种基于误差的锚点致密策略，即在神经高斯函数发现显著的地方产生新的锚点。为了确定显著区域，如图 3 所示，首先通过构造大小为 \epsilon_g 的体素来对神经高斯进行空间量化。...此外在合成 Blender 数据集上进行了实验。由于此数据集不容易获得一组良好的初始 SfM 点，因此从 100k 的点开始，通过锚点细化操作进行致密和修剪。
本章是前面第四章光线追踪内容的扩展内容，内容比较少，字数4.4k，补充了一些实现光线追踪中常用的更进一步的技术，包括对透明物体的渲染，实例化技术在光线追踪中的应用，如何在光线追踪中渲染构造实体几何(CSG...利用这个特性，我们用实例化我们将源对象通过仿射变换的方式得到很多略有不同的副本，然后我们对源对象进行射线碰撞检测，这是光线追踪中开销很大的一步。...，将每个像素划分为多个相同大小的网格，把网格中心作为射线发射的真正目标进行采样，得到的结果平均化就是这个像素该有的值。...随机采样则是光栅化没法做到的，在像素对应的那个小区域内进行随机，随机得到的点作为射线发射的目标。...在光线追踪中我们只需要对发光面发射阴影射线这一步进行改进，首先对发光面上随机采样得到一定数量的点，然后将这些点打乱，打乱后在射线对应的目标点不变的情况下，将这些打乱的点作为射线的起点进行阴影计算。
此外，让精度由 P 表示，并由 R 表示。 计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和召回率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...请注意，对于当前数据集，微观平均和宏观平均F1的总体（0.78）和加权精度（0.69）具有相似的关系。 ROC曲线下的面积（AUC） ROC曲线下的面积（AUC）是评估软分类器分类分离质量的有用工具。...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。 一对一的精确召回曲线 我们可以通过绘制K 二进制分类器的性能来可视化多类模型的性能。...平均AUC 0.97 表示该模型很好地分隔了三个类别 多类设置的AUC通用化 单个决策值的广义AUC 当单个数量允许分类时，可使用包装中的roc 确定AUC。
p=3373 这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归（使用L2正则化的线性回归），并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。...岭回归 当回归模型的参数被学习时，岭回归使用L2正则化来加权/惩罚残差。在线性回归的背景下，它可以与普通最小二乘法（OLS）进行比较。OLS定义了计算参数估计值（截距和斜率）的函数。...它涉及最小化平方残差的总和。L2正则化是OLS函数的一个小增加，以特定的方式对残差进行加权以使参数更加稳定。...对于不同数量的训练数据（对多个特征进行平均），两种模型对训练和测试数据的预测效果如何？ ? 根据假设，OLS更适合训练数据，但Ridge回归更好地归纳为新的测试数据。...对于不同的相对特征比例（平均数量的训练数据），两种模型对训练和测试数据的预测效果如何？ ? 再一次地，OLS在训练数据上表现稍好，但Ridge在测试数据上更好。
平均值是每日产品的算术平均值，并根据该网格框中每日输入计数的数量进行加权。...地球物理参数已被平均化，并按 1 x 1 度的网格单元分档，经度从 -180.0 度到 +180.0 度，纬度从 -90.0 度到 +90.0 度。...数据文件中变量的实际名称应从处理文件说明文件中推断。...在绘制地图时，除非对网格进行重新排序，否则地图中心的经度为 0 度。这种方法比较可取，因为图像的左侧（西）和右侧（东）包含的数据在时间上相距最远。...数据文件中变量的实际名称应从处理文件说明文件中推断。
双边滤波器是图像的非线性、边缘保持和降噪平滑滤波器，它实现每个像素的强度替换为附近像素的强度值的加权平均值，该权重可以基于高斯分布，至关重要的是，权重不仅取决于像素的欧几里得距离，还取决于辐射差异（例如...QCC_IO_LIB 实现对各种点云数据操作的IO类，比如*.txt *.asc *.neu *.xyz *.pts *.csv等Ascii格式的点云打开，保存，读，写，以及ply，shp以及图像等格式的数据的操作...当然这些数据的处理也是继承了Qt中IO的类。...QCustomPlot可以导出为各种格式，如矢量化的PDF文件和光栅化图像，如PNG，JPG和BMP。QCustomPlot是在应用程序内部显示实时数据以及为其他媒体生成高质量图的解决方案。...Q_OBJECT是Qt中的一个宏定义，这是因为Qt的语法是在c++的基础上拓展的，所以在Qt程序的编译过程中，直接用gcc这些标准编译器进行编译是不可行的，因为gcc不能识别这些拓展性的语法，比如信号和槽
让我们从什么是矢量和光栅图像开始吧！ 矢量图像和光栅图像？ 光栅图像，也称位图，由颜色的单个像素组成。每个颜色像素组成了整幅图像。 光栅图像可以与点绘画相比，它们由一系列单独的彩色点组成。...点绘画中的每个画图点可以代表光栅图像中的单个像素。当被看成一个单独的点时，它只是一种颜色；但当被看成一个整体时，有颜色的点构成了一幅生动而细致的画。...池化层被增加步长的卷积层代替，以此来降低由前一层得到的分辨率。 ? 损失函数 使用加权的均方准则作为模型的损失。 ?...现在，通过对作者论文中使用的各种损失图进行测试，他们发现下面给出的一个性能最好。为了避免模型关注较粗的线而放弃较细的线，损失图减少了较粗线的损失。 ?...我们通过查看每个像素真实（目标）标签的直方图来构造损失图。H(i,u,v) 是像素 I(u,v) 的局部归一化的位值。直方图通过中心距离的所有 d_h 个像素值的 b_h 位来构造。 ?
本文的快速光栅化器还包括通过追踪累积 \alpha 值实现的快速反向传递，而不限制可以接收梯度的高斯数。...针对高斯函数的快速可微光栅化 本文的目的是进行快速进行整体渲染以及快速排序，以实现 \alpha 混合，并避免了过去工作中存在的对 Splatting 数量的限制从而能够接收到梯度。...本文的快速光栅化允许在使用较低的额外存储消耗的情况下进行任意混合高斯函数的有效后向传播，对每个像素只需要常数级别的消耗。本文的光栅化流程全部是可微的。...接着，依据这些密钥，作者使用单个快速 GPU 基数排序对这些高斯函数进行排序。在这里没有进行额外的逐像素的对点的排序，并依据初始化的排序进行混合。...在对高斯进行排序后，作者通过识别 Splatting 到给定 tile 上的依据深度从近到远的顺序设定了一个列表。对于光栅化，作者为每个 tile 启动了一个线程块。
通过两个主体实验，作者证实了可以从工作记忆维持阶段的脉冲刺激诱发响应中解析出工作记忆的内容，而遗忘记忆在该阶段不能被解析，可能已经被从工作记忆中清除。...实验流程如图1a所示，被试的行为学准确率随测试刺激与记忆刺激之间角度差异的增大而提高，而后部电极α波侧向化也证实了线索刺激的有效性，综上所述，实验数据真实有效。 ?...时频呈现对侧于和同侧于提示半球的后部电极之差。α频段的显著簇暗示显著的对侧去同步化。（置换检验，n=30，簇形成阈值P数据进行卷积。上图，蓝绿色线代表左侧记忆项目的数据；下图，紫色线代表右侧记忆项目的数据。实线是数据，虚线是为了说明余弦。d....类似于主动式声呐：隐藏状态的不同通过对脉冲响应的不同来推测。f. 在脉冲段解码结果。
Python中的加权移动平均（WMA） Python中的指数移动平均（EMA） 什么是时间序列？ 顾名思义，时间序列是按照固定时间间隔记录的数据集。换句话说，以时间为索引的一组数据是一个时间序列。...需要进行预测的频率是什么？在开始预测未来值的详细工作之前，与将要使用你的预测结果的人谈一谈也不失为一个好主意。 如何在PYTHON中绘制时间序列数据？...STL分解法 STL代表使用局部加权回归（Loess）进行季节性和趋势性分解。该方法对异常值具有鲁棒性，可以处理任何类型的季节性。这个特性还使其成为一种通用的分解方法。...而且，它仅提供对可加性模型的分解。但是你可以得到乘法分解。你可以首先获取数据日志，然后通过反向传播要素来获取结果。但是，这超出了本文讨论的范围。...最后，我们学习了如何在Python中运行一些非常基本的方法，例如移动平均（MA），加权移动平均（WMA），指数平滑模型（ESM）及其变体，例如SESM和Hotl。
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