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基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。
GSCORE：通过3D高斯脱落的架构支撑效率的有效辐射场渲染
摘要本文介绍了GSCORE，这是一个硬件加速器单元，该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察，以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中，我们提出了几种优化技术，高斯形状感知的交叉测试，分层排序和下图跳过，所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计，使用商业28NM技术进行合成，并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明，GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度，其面积较小，能源消耗较低。
DNA渲染：高度...
。DNA渲染提出了几个吸引人的属性。首先，我们的数据集包含1500多名人类受试者，5000个运动序列和67。5 m帧的数据量。在大规模的收藏中，我们为人类受试者提供了巨大的姿势动作，身体形状，衣服，配饰，发型和物体交集，范围从日常生活到专业场合的几何形状和外观差异。第二，我们为每个主题提供丰富的资产 - 2D/3D人体关键点，前景口罩，SMPLX型号，布/配件材料，多视图图像和视频。这些资产提高了当前方法在下游渲染任务上的准确性。第三，我们构建了一个专业的多视图系统来捕获数据，该系统包含60个具有最大4096×3000分辨率，15 fps速度和船尾摄像头校准步骤的同步摄像机，以确保用于任务培训和评估的高质量资源。
神经：自动驾驶的神经渲染
神经辐射场（NERFS）在自动驾驶（AD）社区中广受欢迎。最近的方法显示了NERFS进行闭环模拟的潜力，广告系统的启动测试以及作为先进的培训数据增强技术的潜力。但是，现有的方法通常需要较长的训练时间，密集的语义范围或缺乏普遍性。这反过来妨碍了NERF的应用在大规模上应用于AD。在本文中，我们提出了一种针对动态AD数据量身定制的可靠的新型视图合成方法。我们的方法具有简单的网络设计，凸轮和激光镜头的广泛传感器建模 - 包括滚动快门，梁发散和射线掉落 - 并且适用于开箱即用的多个数据集。我们在五个受欢迎的广告数据集上验证其性能，从而实现最新的性能。为了鼓励进一步开发，我们公开发布了神经源源代码。
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
Python 中的集成电路布局图像渲染工具
您可能会注意到，黄绿色、红色、金色和粉红色以 RGB 颜色代码表示。GDS 层编号和名称可在 PDK 图层图文件中找到（参见图 1（a）），而颜色及其代码可在技术文件中获得（参见图 1（b））。通常有一个用户友好的图层窗口 (LSW) 可帮助在请求的 LayerColors.map 中转换两个文件。可以实现一个自动化工具来进行此类转换。但是，此过程每个 PDK 仅运行一次。不同 PDK 版本之间的 GDS 编号、层名称和颜色不会改变。此外，CAD 工具通常使用示例中提出的颜色代码。因此，仅在安装新的 PDK 时才需要此过程。GDS 编号是不同 PDK 文件之间变化最大的数据。商业 PDK 中的图层颜色通常相似，例如（XFAB Mixed-Signal Foundry Experts，2019 年）。
表6A：选定的诊断和服务渲染
注意：列出了某些服务的ICD-10-CM代码（例如乳房X线摄影和PAP测试），以捕获健康中心完成的过程，但可以使用标题X或BCCCP下的其他CPT代码进行编码。在某些情况下，付款人和实验室要求健康中心使用不同的代码进行服务。在这些情况下，卫生中心应内部将这些代码映射到指定列表以进行报告。
逆渲染的时空双侧梯度过滤
- 选项1：选择一个研究主题和实施 - 选项2：选择现有纸张并以某种方式扩展 - 选项3：改进针对纸张实施的现有代码 - 指定组的截止日期：第1周 - 指定主题的截止日期：第3周 - 提交到期：第10周 - 第10周 - 高质量报告 - 典型会议格式
co-OCC：耦合显式特征融合与体积渲染多模式3D语义占用预测的正规化 - 补充材料
图1（a）说明了对外部参数不准确引起的对齐图像和点云的挑战。很难实现直接的几何对齐。要解决因未对准而导致的错误的积累，我们提出了GSFusion。此方法搜索附近的功能，以确保几何和语义对齐，从而使每个LiDAR Voxel功能能够与融合过程中的K相邻升起的像素特征进行交互。这扩大了感知字段，从而使图像和点特征更全面，更强大。此外，图。1（b）突出显示了激光点云的稀疏性对与摄像机相互作用的影响。为了解决这个问题，渲染过程可确保LIDAR功能，相机功能或LIDAR相机功能的密集表示，如图1（c）。这确保了足够的体素相互作用并提高整体性能。
