A Step-by-Step Guide to Build a Graph Learning System for a Movie Recommender
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NVIDIA изобретает компьютерную графику заново с Turing, новой архитектурой GPU
NVIDIA 利用全新 NVIDIA Turing™ 图形架构重塑了计算机图形。这是自 2006 年 CUDA GPU 发明以来的最大突破，Turing 架构首次采用新的 RT 核心来加速光线追踪和新的张量核心进行推理，使实时光线追踪成为现实。
Classroom Instruction Resources Of The Week
每周，我都会发布一篇或两篇帖子，其中包含三到四个特别有用的课堂教学资源，您可以在此处查看它们。您还可以在此处查看我关于教学策略的所有“最佳”列表。以下是本周的精选：我们应该教授图形学吗？https://t.co/GB1YA3sRdx pic.twitter.com/M6YQvQe3nC — Timothy Shanahan (@ReadingShanahan) 2024 年 8 月 3 日 5 […]
Let There Be Light! Diffusion Models and the Future of Relighting
在这篇关于场景编辑的深入博客中，了解尖端扩散模型如何处理重新照明、协调和阴影消除。照片由 Brian Aitkenhead 在 Unsplash 上拍摄。重新照明是在给定输入场景的情况下，在指定的目标照明条件下渲染场景的任务。这是计算机视觉和图形学中的关键任务。然而，这是一个不适定问题，因为场景中物体的外观是由光源、几何形状和表面材料属性等因素之间的复杂相互作用产生的。这些相互作用产生了歧义。例如，给定一个场景的照片，物体上的黑点是由于照明投射的阴影造成的，还是材料本身的颜色很暗？区分这些因素是有效重新照明的关键。在这篇博文中，我们讨论了不同的论文如何通过扩散模型解决重新照明问题。重新照明包含
How Text-to-3D AI Generation Works: Meta 3D Gen, OpenAI Shap-E and more
从文本提示生成 3D 数字资产的能力代表了 AI 和计算机图形学中最令人兴奋的最新发展之一。预计 3D 数字资产市场将从 2024 年的 283 亿美元增长到 2029 年的 518 亿美元，文本转 3D AI 模型将在变革中发挥重要作用 […] 文章文本转 3D AI 生成的工作原理：Meta 3D Gen、OpenAI Shap-E 等首次出现在 Unite.AI 上。
希拉·海因（Sheila Hein）于9月11日在五角大楼（Pentagon）参加了陆军实习，研究了人力分析。她是马萨诸塞州斯普林菲尔德（Springfield）的人，她从高中加入海军，被送往弗吉尼亚州。她担任摄影师工作了10年，并冒险从事计算机图形学工作，从事政府合同工作。 1998年，希拉
