Meta等联合发布"可驱动的3D高斯化身" 我们提出了Drivable 3D Gaussian化身( D3GA ),这是第一个用Gaussian splats渲染的人体三维可控模型。目前的真实感驱动化身需要在训练过程中进行精确的3D配准,在测试过程中需要密集的输入图像,或者两者兼而有之。基于神经辐射场的方法在临场感应用中也会表现得非常缓慢。 本工作...
Meta-Gaussian(简称MG)是Elliptical Copula函数族中最常用的模型之一,它能够建立多种与边缘分布无关的相依结构且其条件分布函数有解析形式[1]。MG模型作为一种有效联合多维变量的工具,在进行干旱预测时被广泛使用并取得了良好的效果。如Hao等[1]以水文干旱的持续性(SRI)和前期的气象干旱(SPI)作为预测因子,基于MG...