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...
t=1我们知道是从光源出发，与场景发生第一次交互（吸收折射反射散射），光子能到达的地方又再次变成了光...
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...
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...
GPU 不擅长 CPU 的流水、中断与预测(可以理解为一种高效的处理分支逻辑的硬件实现);二者各司其职。 注:上述图形渲染流程并不严谨,仅适合计算机图形学入门者理解宏观定义使用。此外,图形渲染中还涉及到矩阵运算等,也适于 GPU 计算;而在实际渲染中,存在光照、漫反射等因素,三角形之间并非独立,但即便如此,也是存在数...
GPU:上的了AI,下的了游戏 | 简谈计算机图形学、深度学习与硬件的“三角关系“,我并不满足于游戏本身,而是想要了解游戏机制以及图像渲染背后的原理,幸运的是目前明确了学习方向。此外,笔者在大学中接触到了深度学习,并将其作为自己目前解决问题的主要工具之一。这二
今年学术报告一个很大的趋势便是深度学习技术在图形学领域开始生根发芽,有很多的论文试图探索利用深度学习技术解决传统的图形学问题——在真实感渲染、表观建模、几何建模与分析等领域都有一些不错的尝试。除了论文的口头报告,在SIGGRAPH大会举办的众多讲座和课程上,我们也能看到许多与深度学习相关的话题。由此可见,如何更...
深度学习是一种机器学习技术,使用深度神经网络来学习和模拟数据。在生成式AI中,深度学习技术被广泛使用,例如深度神经网络可以用于图像生成、文本生成等。而在图形学中,深度学习也被用于各种任务,例如模型识别、图像分类、目标检测等。 综上所述,生成式AI和图形学之间有着紧密的关系。它们都涉及到使用算法和模型创建新...
2020年度图像图形学发展年度报告之八:《自然场景文本检测与识别的深度学习方法》由文档图像分析与识别专业委员会组织撰写 关注公众号,回复“自然场景文本检测与识别的深度学习方法”,即可下载详版学科发展报告。 点击阅读原文,即可阅读精简版学...
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