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World File Search System纹理
无限制设计的感性虚拟尝试
在本文中，我们提出了一个来自非约束设计（UCVTON）任务的新颖的虚拟试验，以实现在输入Human Image上的个性化复合服装的逼真综合。与受特定Inty类型的限制的先前艺术不同，我们的方法允许灵活规范样式（文本或图像）和纹理（完整服装，裁剪部分或纹理补丁）条件。为了应对使用完整的服装图像作为条件时的纠缠挑战，我们开发了两阶段的管道，并明确贬低了样式和质地。在第一阶段，我们构成了人类解析图，反映了输入上所需的样式。在第二阶段，我们根据纹理构图将纹理复合到解析地图区域。代表以前的时尚编辑作品中从未实现的复杂和非平稳纹理，我们首先提出提取层次和平衡的剪辑功能并在VTON中应用编码位置。实验表明，我们的方法能够启用卓越的综合质量和人物。对样式和纹理混合的灵活控制将虚拟的尝试带到在线购物和时装设计的新水平。
TEXGEN：带有多...
摘要。给定3D网格，我们的目标是合成对任意文本描述的3D纹理。当前从采样视图中生成和组装纹理的方法通常会导致突出的接缝或过度平滑。为了解决这些问题，我们提出了Texgen，这是一种新型的多视图采样和重新采样框架，用于利用预先训练的文本对图扩散模型。为了视图一致的采样，首先，我们在RGB空间中维护纹理图，该纹理图由denoising步骤进行参数化并在扩散模型的每个采样步骤之后进行更新，以逐步减少视图散发。利用了注意引导的多视图采样策略来跨视图广播外观信息。为了保留Texurure细节，我们开发了一种噪声重采样技术，该技术有助于估算噪声，按照文本提示和当前纹理图的指示为后续的DeNoising步骤生成输入。通过大量的定性和定量评估，我们证明我们提出的方法为具有高度视图一致性和丰富外观细节的不同3D对象产生了明显更好的纹理质量，并且优于当前的目前先进的方法。fur-hoverore，我们提出的纹理生成技术也可以应用
162.4。美容。 - 纽约州国务院
•对所有头发类型和纹理的客户准备，分析和咨询•头发分析仪器和设备•洗发产品，所有头发类型和纹理的洗发剂，组成和过程•缠绕和处理coily和卷曲的纹理•冲洗产品•冲洗产品•组成，组成和程序>所有头发类型和质地•型号和质地•塑料和范围•塑料和范围•手工范围•手柄•手柄•手柄•范围•
Mesogan：生成神经反射率壳
摘要我们介绍了Mesogan，这是一种生成3D神经纹理的模型。通过结合生成对抗网络（stylegan）和体积神经场渲染的优势，这种新的图形原始形式代表了中尺度的出现。原始性可以用作神经反射率壳的表面；表面上方的薄体积层，其外观参数由神经网络定义。为了构建神经外壳，我们首先使用带有仔细随机傅立叶特征的stylegan生成2D特征纹理，以支持任意尺寸的纹理而无需重复伪影。我们以学习的高度功能增强了2D功能纹理，这有助于神经场渲染器从2D纹理产生体积参数。为了促进过滤，并在当前硬件的内存约束中启用端到端培训，我们使用了层次结构纹理方法，并将模型训练在3D中尺度结构的多尺度合成数据集上。我们提出了一种在艺术参数上调节Mesogan的可能方法（例如，纤维长度，链的密度，照明方向），并演示并讨论整合基于物理的渲染器。
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
| 表面材料工程 | 国防航空航天
军事陆海 HEF 开发的技术满足了优化组件（尤其是光学组件）表面的日益增长的需求，以提高客户设备的性能、耐用性和可靠性。通过激光微纹理和纳米纹理进行表面功能化可以改善材料的各个方面，并在微观和纳米尺度上提供精确的修改（润湿性、涂层纹理、抗冻性和疏水性的调整）。
01-00637-en使用机器学习的cookie的感觉评估值
人类作为食物的“美味”所经历的因素包括与食物本身（例如，风味，香气，食物质地）和人为因素（生理和心理因素，生理和心理因素，饮食习惯，外部因素）相关的因素，但是由于食物的评估是一种重要的食物，因此对美味的食物的看法很大一部分，因此，食物的评价是一种重要的食物。评估食物纹理的方法可以分为感官评估，其中人类受试者在食用时评估食物的“口感”，并评估物理（机械）特性，例如使用仪器的食物硬度。口感通常是通过感觉测试评估的，但是由于人类感官的个体差异和受试者的身体状况而引起的评估结果的难度是感觉测试的问题。因此，为了获得客观结果，进行了使用仪器进行测量。作为纹理的代表性机械性能，图1显示了Szczesniak提出的纹理曲线。尽管纹理曲线使得可以评估食物的基本口感，但很难测量更复杂的口感特征。在上一个报告1）中，通过多变量分析预测了各种样本饼干的硬度，脆度和湿润。为了考虑cookie本身的变化，使用从纹理测试中获得的每种类型的cookie的机械性能的平均值进行预测。本文使用大量的解释变量2）介绍了一个cookie的感觉评估值的预测示例。与上一份报告中一样，本实验中的目标感官评估项目是硬度，脆度和湿度，纹理测试的测量数据也相同。
全向电流从层压飞蛾纹理的聚合物包装增强，用于大区域，柔性IIII-V太阳能模块
摘要 - ePitaxial提升（ELO）过程允许更便宜的机械功能，超薄和高效率III-V太阳能电池。ELO太阳能电池是适用于太阳能电池必须符合弯曲表面并提供高效率和高特定发电（W/kg）的自然候选物。此类示例包括无人驾驶汽车，电动汽车和便携式电力的发电。然而，在考虑这些移动太阳能应用时，由于显着的供应液压反射，不可避免地会发生的大大差异（AOI）大大降低了整体系统效率。在本文中，我们使用低成本的，胶体的自组装过程来证明在ELO太阳能电池阵列的聚合物包装层上蛾类抗反射纳米结构的整合。飞蛾 - 眼睛结构减轻了菲涅尔的反射，并增加了与传统不介于未介入的聚合物包装的Elo太阳能电池阵列相对于ELO太阳能电池阵列的所有测量角度的光电流产生。纳米结构在商业范围内生存，这是必须满足的重要标准，以确保将整合到商业处理中的可行性。进行室外太阳能表征测量，并在直接的光学照明下，Moth-eye纹理质感太阳能电池显示，在79°AOI中，最大的I SC增强了约58％，与传统的未具体未纹理的无缝合物包装式阵列和23次直接降低时，最大的IM cons cons a aoi aoi相对，并在79°AOI中增强了I c and sc and rays，并在79°的AOI中增强了i sc sc，并在79°AOI中增强了最大的IM sck and Interialtion impartivation imiminal I rusigation imimains I最大I I最大I I次数观察到AOI。
裂缝实验中用于表面裂纹检测的机器学习分类器
在进行机械实验时，正确确定断裂的发作至关重要。通常是通过视觉检查进行的，这里提出了一种基于图像的机器学习方法来对破裂和未裂缝的标本进行分类。它产生了客观化和自动化裂纹检测的潜力，从而消除了实验后处理中的不确定性和错误来源。评估了从77个实验获得的三个试样几何形状的30'000以上斑点图案。它们包括单轴张力，缺口张力以及轴对称V弯曲实验。统计纹理特征是从所有图像中提取的。它们包括第一阶（方差，偏度，峰度）和高阶统计纹理特征，即Haralick功能。根据Fisher的判别比率评估纹理信息的歧视能力，并确定并量化特征相关性。高歧视能力的图像纹理特征子集用于解析从简单的ceptron到feed-fordward和cascade神经网络的不同复杂性的神经网络体系结构。发现，对于所有实验，研究的纹理特征的一小部分是高度重要的。获得了多层，非线性和低复杂性馈送网络体系结构的分类精度，以99％的顺序使用。同时，即使使用了高歧视性功能特征，也表明线性分类器不足以鲁棒区分样品的状态。图形摘要：
