此种方法的实现原理很好理解:通过神经渲染技术,研究者能让系统从少数几张图像中学习出场景的光照方向和重光照函数。在此基础上,人们也可利用多视角来学习场景几何构成以实现更好的重光照。 事实上,该技术不仅可以应用于光照不足的场景,即使在光照条件尚可的环境下,其对于反射场的学习也可达到提升环境表现力的渲染效果。
在近年的视觉、机器学习、计算机图形学的会议上，如CVPR/ICCV/NIPS/SIGGRAPH，针对三维形状的深度学习网络...
但是i的值域太宽，在后续运算中不好进行对顺序特征的学习，所以通常用的是正弦函数的结合（如sin(i),...
其实我以前在实现与路径追踪相关的降噪算法时,就了解到可以基于深度学习来实现降噪,并且发现这方面的论文近年来越来越多。所以我初步判定深度学习是降噪领域中的发展方向。 但因为深度学习跟图形学是完全不同的学科,跨学科学习的成本太高,需要从0开始,所以我那时候没有采用深度学习的方法,而是采用更偏向于图形学的方法...
计算机视觉与机器学习为这一领域提供了图像合成与编辑的全新解决方案:基于深度生成模型和图形学领域的光学物理知识,神经渲染(Neural rendering )已成为计算机图形学领域最为迅猛的发展方向。在多种计算理论、方法和技术的融合下,这个新领域出现了非常多的有趣应用:包括图像内容编辑、场景合成、视角变化、人物编辑等等。可以...
神经渲染的原理是利用深度学习模型来模拟图形学渲染的过程,从而实现从输入到输出的端到端映射。神经渲染是一种基于数据驱动和统计推断的概率模型,它只需要对场景中的信息进行隐式的表示和学习,与传统图形学渲染基于物理规律和数学模型的确定性算法不同,神经渲染不需要对场景中的几何、材质、光照等要素进行精确的描述和...
NeRF:用深度学习完成3D渲染任务的蹿红 神经渲染最新进展与算法(二):NeRF及其演化 NeRF的改进方向 NeRF目前主要用在静态场景中,我还不清楚如何将其用在动态场景中。 不过对于NeRF的其它的缺点,已经有相关的论文对其改进: 提高训练速度 NeRF训练时间太长,相关的改进资料如下: ...
深度测试 本节Reference:https://learnopengl-cn.github.io/04%20Advanced%20OpenGL/01%20Depth%20testing/计算流程:深度缓冲是在片段着色器运行之后(以及模板测试(Stencil Testing)运行之后)在屏幕空间中运行的。 接口 glEnable(GL_DEPTH_TEST); glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT); ...
计算机图形学和机器学习(尤其是深度学习)的结合主要体现在以下几方面:图像识别和分析、生成对抗网络(GANs)、三维建模与重建、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中的应用、以及智能渲染技术。这些结合的例子表现在机器学习可以优化图形学算法、提高图像质量、加快渲染速度,以及在VR和AR中提供更加真实的交互体验。尤其是生成对抗...
而计算机视觉与机器学习为这一领域提供了图像合成与编辑的全新解决方案:基于深度生成模型和图形学领域的光学物理知识,神经渲染(Neural rendering )已成为计算机图形学领域最为迅猛的发展方向。在多种计算理论、方法和技术的融合下,这个新领域出现了非常多的有趣应用:包括图像内容编辑、场景合成、视角变化、人物编辑等等。