三维可视化研发在今年的目标主要是做成一个初版的demo，实现从空间索引数据库PostGIS中动态加载构建（三角面片总量是10亿数量级的期望），以分形算法渲染不同的细节层次（LOD），从3D网格体的基本矢量信息...由于使用了即时通讯行业最先进的WebRTC技术，前端展示集成的性能基本只由显示器的分辨率决定，当然前提是有足够的内网带宽，后端需要能够运行UE4集群的硬件，主要对显卡和显存的需求较高。...---- 收获的新知识 今年上半年经过各种技术选型最终确定了课题研发的基础设施，包括对图形理论实现地最好的虚幻引擎和基于空间矢量模型的网格体（mesh）渲染模式，放弃了存在性能瓶颈的WebGL和空间复杂度过高的体素化...因为当前的服务器硬件性能远高于常规的游戏主机，我们有足够的物质基础来按照3A次世代大作的标准设计系统的整体架构，在虚幻源码的基础上改进性能，突破引擎的渲染极限，将硬件的计算力和存储力发挥到极致。...提供的空间索引； GDAL相关的GIS地理信息库和大地坐标系统； 未来可能出现的3D体素化“位空间”渲染模式； 高效压缩的序列化编码格式例如变长的实数和字符； 我的“老本行”前端领域和JS相关的各种技术栈
GAN VoxGRAF：在稀疏体素上生成辐射场 训练 实验及分析 引言 对场景进行高分辨率的高保真渲染是计算机视觉和图形学领域的一个长期目标。...这种二维模型的好处之一是他们可以使用便于获得的大量图像进行训练。然而，将 GAN 扩展到三维则相对困难，因为用于监督的三维真实模型难以获得。...然而在三维场景进行密集采样会产生巨大的消耗，同时三维的内容经常与观察视角纠缠在一起，而进行下游应用时，场景的三维表征往往需要集成到物理引擎中，因此难以直接获得场景三维内容的高分辨率表征。...在此基础上，第二层卷积则只需要再可见的体素上进行操作，从而生成了一组稀疏的体素表征。最终，算法可以舍弃掉所有被遮挡的或具有低密度值的体素。...在推理过程中，这一参数则是固定的，以保证模型的三维一致性。 在所使用的数据集中，作者有选择地对渲染后的图像使用一个浅的二维网络进行了修正。这一修正对数据集中的偏差进行建模。
作为一个旨在加速 3D 深度学习研究的 PyTorch 库，Kaolin 为用于深度学习系统中的可微 3D 模块提供了高效的实现。...Kaolin 不仅能够加载和预处理流行的 3D 数据集，而且具有操作网格、点云、符号距离函数和体素栅格（voxel grid）的本地功能，因而可以减少编写不必要的样本代码。...此外，Kaolin 库还支持一系列用于无缝衔接评价（seamless evaluation）的损失函数和评价度量，并提供可视化功能来渲染 3D 效果。...目前，英伟达推出的 beta 版 Kaolin 库包含几项处理功能，用于网格、体素、符号距离函数和点云上的 3D 深度学习。...Kaolin 库的安装与使用 支持的平台 Kaolin 已经获得了 Linux 平台的官方支持，并已在 Ubuntu 18 上进行构建和测试。
，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 通过上一章的介绍，你可以发现OpenAI已经大规模使用工程化的技术使用户能够基于自己的知识库对其GTP...上述的例子使用Python代码编写，当然也可以使用Java实现，Chroma也有相关的Java SDK可以使用。...04、智能体（Agent）的概念、应用和集成 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 智能体的概念和开发思想 上面我们提到可以利用RAG技术结合自有知识库对大模型进行增强，从而获得更准确...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染。
和一个UMG用于控制模型的动作。...在模型的材质上，可以对阴影颜色和轮廓颜色进行调整： 模型的厚度和形状也能调整，比如可以在关键方向调整放大老婆的整只手，营造出特殊的效果： 甚至据作者介绍，还有后滤器和光线追踪可以同时使用。...VRM4U也支持正向渲染和延缓渲染，可以方便地应用于VR或AR。 最后，这一插件与UE4有良好的兼容性，对于截至2021年8月份的版本，如4.20、4.27、5.0EA都可以轻松适应。...它的一大特点，便是使用了体素圆锥追踪（voxel cone tracing）的实时全局照明，以此消除预先计算的照明（pre-computed lighting）。...然而，后来出于性能的考虑，这个被称为被称为稀疏体素八树全局照明（SVOGI）的功能，最后还是被一个类似但计算成本较低的算法取代。
NeRF回归的目标。在这个目标中，作者介绍了使用NeRF来最小化光度误差，以回归图像颜色。并且解释了如何使用射线表达，并通过应用跳跃体素策略来采样接近表面的位置，如图2。...C.射线投射三角测量 图2：跳跃体素策略，在沿着投射射线采样位置时，如果一个体素未被占用（标记为0），则会跳过该体素；我们只采样与表面相交的体素（标记为1） 图2展示了密度网格如何加速渲染过程。...如果一个体素的权重超过了成为表面候选的阈值，将为该体素计数器加1，那些采样计数高的体素很可能包含表面，并被添加为稠密点云的地图点 为了抑制噪声，我们只对位于经常被射线扫描的体素内的点进行三角测量。...我们的目标是验证Orbeez-SLAM在我们具有挑战性的设置下（即，无需预训练即可进行实时推理），是否能够产生准确的轨迹（ATE）、精确的三维重建（Depth）和详细的感知信息（PSNR）。...值得注意的是，在RGB-D设置中，我们在NeRF渲染时没有使用深度信息（深度仅用于跟踪过程），因此NICE-SLAM提供了更好的深度渲染结果。
虽然核心模型是一个有界体素网格，但他们可以通过两种方法来建模无界场景：1）使用标准化设备坐标（用于 forward-facing 场景）；用多球体图像围绕网格来编码背景（用于 360° 场景）。 ...该方法表明，我们可以使用标准工具从反问题中进行逼真体素重建，包括数据表示、forward 模型、正则化函数和优化器。这些组件中的每一个都可以非常简单，并且仍然可以实现 SOTA 结果。...任意位置和观察方向上的不透明度和颜色是通过对存储在相邻体素上的值进行三线性插值并在适当的观察方向上评估球谐系数来确定的。...他们还使用（c）可微体素渲染来整合这些样本的颜色和不透明度。然后可以（d）使用相对于训练图像的标准 MSE 重建损失以及总 variation regularizer 来优化体素系数。...使用 NVIDIA Riva 快速构建企业级 ASR 语音识别助手 NVIDIA Riva 是一个使用 GPU 加速，能用于快速部署高性能会话式 AI 服务的 SDK，可用于快速开发语音 AI 的应用程序
虽然带有风格迁移神经网络的传统基于模型的 LiDAR 模拟器可用于渲染新颖的视图，但它们在生成准确和逼真的 LiDAR 模式方面存在不足，因为它们所依赖的渲染器利用的是不可微分的游戏引擎。...NeRFs 使用的一种流行的场景表示是将场景的统一的、基于体素的细分与 MLP 相结合。...基于场景的（稀疏）点云通常可用的观察，本文提出使用基于四面体和 Delaunay 表示的自适应表示，而不是均匀细分或基于点的表示。我们表明，这样的表示可以进行有效的训练并产生最先进的结果。...我们的方法优雅地结合了 3D 几何处理、基于三角形的渲染和现代神经辐射场的概念。与基于体素的表示相比，我们的表示提供了可能靠近表面的场景部分的更多细节。...然而，为了渲染逼真的图像，NeRF 需要对每个像素进行数百次深度多层感知器 (MLP) 评估。这是非常昂贵的，并且使实时渲染变得不可行，即使在强大的现代 GPU 上也是如此。
现在常见的表示方法有点云、体素和网格，其中多边形网格具有良好的紧致性和几何性质。但是使用神经网络直接由多边形网格生成图像比较困难，因为光栅化的过程阻止了反向传播。...因此，作者提出了一个近似的梯度栅格化，使渲染集成到神经网络。 使用这个渲染器，可以执行带有轮廓图像监督的单图像三维网格重建，并且该系统比现有的基于体素的方法更好。...通常有体素、点云和多边形网格。体素难以生成高质量的体素，因为他们是在三维空间有规律地进行采样，并且记忆效率比较低。点云存在纹理和照明难以应用的问题，因为点云没有表面。...相关工作 1.神经网络中的三维表示：三维表示有很多方法，比如前面提到的体素、点云等，但是它们都有一定的不足，或者不适合三维重建。...2.基于梯度的三维网格编辑：在这项工作中，基于其渲染图像R来优化由顶点Vi、面Fi和纹理Ti组成的3D网格m，而不是生成图像进行编辑。
NeRF使用一组多目图作为输入，通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。...该方法使用一个全连接深度网络来表示场景，使用的输入是一个单连通的5D坐标(空间位置x,y,z以及观察视角θ),输出为一个体素场景，可以以任意视角查看，并通过体素渲染技术，生成需要视角的照片。...该方法是一个基于体素重建的方法，通过在多幅图片中的五维坐标建立一个由粗到细的对应，进而恢复出原始的三维体素场景。...对于给定的相机位置，立体渲染算法为空间中的每个体素获取 RGBα（红色、绿色、蓝色和 Alpha 通道），相机光线通过这些体素投射。RGBα 颜色转换为 RGB 颜色并记录在 2D 图像的相应像素中。...测试函数通过使用来自测试图像的射线数据集进行操作，然后使用渲染函数和优化的NeRF模型为这些射线生成图像。
NeRF使用一组多目图作为输入，通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。...该方法使用一个全连接深度网络来表示场景，使用的输入是一个单连通的5D坐标(空间位置x,y,z以及观察视角θ，),输出为一个体素场景，可以以任意视角查看，并通过体素渲染技术，生成需要视角的照片。...该方法是一个基于体素重建的方法，通过在多幅图片中的五维坐标建立一个由粗到细的对应，进而恢复出原始的三维体素场景。...对于给定的相机位置，立体渲染算法为空间中的每个体素获取 RGBα（红色、绿色、蓝色和 Alpha 通道），相机光线通过这些体素投射。RGBα 颜色转换为 RGB 颜色并记录在 2D 图像的相应像素中。...测试函数通过使用来自测试图像的射线数据集进行操作，然后使用渲染函数和优化的NeRF模型为这些射线生成图像。
相关物理公式如下（实际使用该公式的离散化形式，有兴趣的同学可以看我附录的数学推导）：\sigma(x)这个公式看上去极度复杂；里面涉及三组物理量：光线累积量 、体素密度 与颜色\sigma(x...了解了如何进行渲染后，我们进一步介绍nerf进行体渲染的方法：分层体素渲染（Hierarchical volume sampling）。...分层体素渲染的具体流程如下：N_c先使用粗采样（在起点、终点之间均匀采样）得到 个点，采样通过 coarse 的渲染方程的计算。...分层体素渲染公式的数学推导这里不展开，有兴趣的同学请下拉至附录查看。第五问：Nerf模型训练是否使用了某些涨点tricks确实有。...实际有两个tricks：位置编码（positional encoding），注意这里的PE和transformer里面的PE不一样。层体素渲染，上面已经提过了。下面重点说一下位置编码。
我们从图(b)上可以看到，射线上的点有了颜色，每点的颜色c = （r, g, b）和密度（σ）就是输出向量。 接着NeRF使用体积渲染技术将得到的颜色与密度进行3D渲染。...Ti代表有多少光经过射线上的点i，是通过密度和距离计算的。 这个体积渲染方程其实就是将射线上每个点的颜色，不透明度，光，还有距离进行了一个整合处理。...体积渲染方程介绍过了，那么不需要神经网络的Plenoxels是如何表示图片的呢？ Plenoxels首先重建了一个稀疏的体素表格，每个被占用的体素都带有不透明度和球谐系数。...相机射线经过的每个点的颜色和不透明度，就是通过其最近处的8个体素的三线性插值计算的。 接着与NeRF一样，使用体积渲染技术将得到的颜色与不透明度进行3D渲染。...Plenoxels通过对渲染的像素的平均平方误差 （MSE）进行最小化，来优化体素的不透明度和球谐系数，并且使用TV正则化帮助消除噪声。 我们可以看出，是否使用TV正则化的效果区别还是很大的！
体素栅格的表征 用于体渲染的密度体素栅格 通过后激活实现的尖锐的决策边界 快速直接的体素栅格优化 粗几何搜索 精细重建 实验结果 简介 在仅有图像及对应位姿作为输入时对三维物体或场景实现自由视点合成是一个重要的任务...NeRF 使用 MLP 隐式地学习场景中某一三维位置的颜色和体密度以从一系列图像中重建出体素化的场景表征，本文的作者在基于 NeRF 的许多其他工作的启发下使用经典的体素块显式地存储场景的这些性质，从而可以保证场景渲染的实时性和高质量性...本文思想的核心就是使用密集的体素直接对三维几何进行建模。同时，开发与视角先关的颜色表征不包含在本文的主要工作中，本工作仅仅使用了简单地颜色混合表示来实现。...在本文中所使用的插值方式均为三次线性插值。 用于体渲染的密度体素栅格 体素栅格的体密度值是一种 C=1 的特殊情况，存储了用于体渲染的体密度值。...使用这一激活函数而不是 ReLU 对直接优化体素的密度至关重要，因为当体素的密度被错误的设置为负值时使用 ReLU 不能对其进行纠正，而 softplus 函数可以允许作者将体密度设为很接近0的部分。
像素（Pixel）的概念对应到 3D 空间中就是体素（Voxel），使用离散的基本单位来表示 3D 空间中的物体，最直白的理解就是一个个小方块，“我的世界”就是一款非常著名的体素游戏。...首先需要安装所需的依赖库，可直接使用对应的包管理软件安装。...类似传统的编辑器软件，界面中间区域是进行体素绘制的部分，点击鼠标左键并拖动进行笔刷操作。 2.1 工具栏按钮介绍 ? 工具栏按钮使用红框划出，分为两类：撤销重做与笔刷控制。...笔刷模式包括： 增加体素模式，鼠标拖动添加当前设定颜色的体素 删减体素模式，鼠标拖动删减轨迹上的体素 修改颜色模式，鼠标拖动将轨迹上体素的颜色修改为当前设定颜色 2.2 左边栏按钮简介 根据图中标识的序号对各个按钮进行功能简介...另外也可控制相机的位置朝向，并提供了若干正视视角的预设摄像机角度 画幅控制，此部分提供了整体 3D 空间的相对位置与大小控制项 渲染，点击此按钮后会开始离线渲染过程，将当前相机视角下的画面使用离线渲染算法渲染出来
这些工具可以轻松实现物体的运动、碰撞、变形和破碎等效果，为用户提供更加真实的三维场景。模型建模Cinema 4D支持多种模型建模方式，包括多边形建模、NURBS建模和体素建模等。...渲染Cinema 4D拥有先进的渲染引擎，用户可以通过调整光源、材质、纹理等参数，实现出色的渲染效果。Cinema 4D还支持物理渲染和全局光照等高级渲染功能，可以帮助用户创建更加真实的视觉效果。...预设和插件Cinema 4D内置了大量的预设和插件库，包括材质、灯光、纹理和模型等。用户可以从中选择适合自己需求的预设和插件，快速完成三维场景的构建。...应用材质和纹理Cinema 4D内置了多种材质和纹理库，用户可以从中选择适合自己需求的材质和纹理，并将其应用于3D模型上。用户还可以通过调整材质和纹理参数，实现更加真实的渲染效果。...渲染输出在完成三维场景的构建和动画制作后，用户需要进行渲染输出。在Cinema 4D中，用户可以选择不同的渲染设置，包括投影效果、光影效果、颜色映射和物理渲染等。
、高效的库，旨在将3D深度学习能力引入TensorFlow....上述稀疏卷积网络是TF 3D提供的3D场景理解pipeline模型的backbone。 下面描述的每个模型使用这个骨干网络提取稀疏体素特征，然后添加一个或多个额外的预测头来推断感兴趣的任务。...三维实例分割 在三维实例分割中，除了要预测语义，更重要的是将同一对象的体素组合在一起。 在TF 3D中使用的3D实例分割算法是基于用深度度量学习方法进行的2D图像分割工作。...这种模型预测能预测每个体素的实例嵌入向量以及每个体素的语义评分。 实例嵌入向量将体素映射到一个嵌入空间，其中对应于同一对象实例的体素相距很近，而对应于不同对象的体素相距很远。...在这种情况下，输入是一个点云而不是一个图像，并且他将使用一个三维稀疏网络而不是一个二维图像网络。在推理过程中利用贪心算法选取实例种子，并利用体素嵌入的距离函数将不同的体素聚合到对应的实例上去。
文件参数（File Parameters）：用于上传文件，请求体中包含文件的二进制数据。 判断请求参数的方式取决于你使用的服务器端框架或编程语言。大多数框架提供了相应的工具或库来解析和获取请求参数。...Thymeleaf 视图（ThymeleafView）：使用 Thymeleaf 模板引擎进行视图渲染。...Freemarker 视图（FreeMarkerView）：使用 FreeMarker 模板引擎进行视图渲染。FreeMarker 是一个模板引擎，通过模板文件和数据模型生成最终的输出。...Velocity 视图（VelocityView）：使用 Apache Velocity 模板引擎进行视图渲染。...Velocity 是一个基于 Java 的模板引擎，可用于生成文本、HTML、XML 等格式的输出。
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...}\rceil \}\cdot \epsilon \quad (1) 其中 V\in R^{N\times 3} 表示体素中心， \epsilon 是体素大小。...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。...然后， \nabla_g > \tau_g 的体素被认为是显著的，其中 \tau_g 是预先定义的阈值，锚点会部署在该体素的中心。...实际应用中，空间会被量化为多分辨率的体素网格，以允许以不同的体素添加新的锚点，其中： \epsilon_g^{(m)}=\epsilon_g/4^{m-1},\quad \tau_g^{(m)}=\tau_g
如果叶子体素未填满，将会使用 LiDAR 和相机数据来初始化新的高斯并插入到叶子体素中。 1) LiDAR-相机联合初始化高斯 在这一过程中，首先使用 LiDAR 初始化高斯的结构参数。...具体来说，基于哈希体素的层级，初始化高斯的缩放矩阵，构造高斯的旋转矩阵和协方差矩阵。 缩放矩阵：根据哈希体素的级别初始化，并使用一个超参数来设定切片特征。...CPU 高斯缓冲区 (CGB)：一个连续的内存区域，用于存储当前活动体素的高斯参数，简化数据传输到 GPU 的过程。...在室内环境中，我们使用 0.03 米的细根体素大小，最大细分层数为 2，以捕捉细节特征。在大规模室外环境中，我们采用较粗的根体素大小（1.0 米），保持相同的细分层数。...集成系统成功演示了使用标准规划和控制算法（A*用于全局规划，LQR用于轨迹跟踪）进行自主导航。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
