首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

“即时”生成瓦片噪声贴图

即时生成瓦片噪声贴图是一种在游戏开发中使用的技术,用于生成具有随机性的地形、纹理和其他视觉效果。它可以在运行时动态生成,使得每次游戏运行时都能够产生不同的效果。

即时生成瓦片噪声贴图的优势在于它可以在不需要大量计算资源的情况下生成高质量的随机效果。这种技术可以用于创建复杂的地形、纹理和其他视觉效果,而不需要花费大量时间和资源。

即时生成瓦片噪声贴图的应用场景包括游戏开发、三维建模、图像处理和视觉效果制作等领域。在游戏开发中,它可以用于创建随机的地形、纹理和其他视觉效果,从而提高游戏的可玩性和真实感。在三维建模和图像处理中,它可以用于创建具有随机性的纹理和其他视觉效果,从而提高图像的真实感和质量。在视觉效果制作中,它可以用于创建具有随机性的视觉效果,从而提高电影、电视剧和其他视觉媒体的质量。

推荐的腾讯云相关产品包括云游戏、云渲染、云媒体处理和云存储等。云游戏可以用于游戏开发和发布,云渲染可以用于三维建模和图像处理,云媒体处理可以用于视觉效果制作,云存储可以用于存储和管理相关资源。

云游戏产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/gs

云渲染产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/render

云媒体处理产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/mps

云存储产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cos

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Google Earth Engine(GEE)——高度可扩展的时间自适应反射率融合模型(HISTARFM)数据库

    高度可扩展的时间自适应反射率融合模型(HISTARFM)数据库 HISTARFM数据库是一个高空间分辨率的月度反射率时间序列,并对云层数据缺口进行修正。该数据集是通过融合陆地卫星和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的时间序列,以30米的分辨率创建的。该方法包括使用两个估计器,它们共同作用于消除随机噪声,并使Landsat光谱反射率的偏差最小化。第一个估计器是一个最佳内插器,它使用Landsat历史数据和来自最近的过道的融合MODIS和Landsat反射率生成Landsat反射率估计。融合过程采用了一个像素级的线性回归模型。第二个估计器是一个卡尔曼滤波器,用于纠正第一个估计器产生的反射率中的任何偏差。前言 – 床长人工智能教程HISTARFM提供了改进的反射率值和一个独特而有用的副产品--反射率不确定性,这对现实的误差计算有帮助(例如,计算植被指数或生物物理变量的误差条)。关于HISTARFM算法的更详细解释,请参考Moreno-Martinez等人的2020年手稿。

    01

    unity 阴影shader(高温下空气扭曲)

    千等万等终于等到了《耻辱2》打折,本以为可以爽一发了,然而各种出问题,先是steam下载速度奇慢无比,下了三天晚上好不容易下完的游戏,第一次打开给弹了个3D11CreateDeviceAndSwapChain Failed,折腾半天装了个补丁算是能打开游戏了,然而过完新手教学显卡驱动就崩了,崩了!崩了,连崩三回,差点想把坑爹的A卡从机箱掏出来顺着窗户扔出去,后来想想,为了楼下同学的生命安全,我还是忍了。好在AMD有专门为《耻辱2》R9380崩溃打了个补丁,算是拯救我于水火之中了。《耻辱2》用了ID Tech5衍生的Void引擎,看起来画面比《耻辱1》用的虚幻3好了不少。先来张帅帅哒截图,最近每天沉迷于杀杀杀,感觉自己好颓废:

    02

    Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement

    Retinex模型是微光图像增强的有效工具。假设观测图像可以分解为反射率和光照。大多数现有的基于retinx的方法都为这种高度病态分解精心设计了手工制作的约束条件和参数,当应用于各种场景时,可能会受到模型容量的限制。在本文中,我们收集了一个包含低/正常光图像对的低光数据集(LOL),并提出了在该数据集上学习的深度视网膜网络,包括用于分解的解分解网和用于光照调整的增强网。在解压网络的训练过程中,分解的反射率和光照没有ground truth。该网络仅在关键约束条件下学习,包括成对低/正常光图像共享的一致反射率和光照的平滑度。在分解的基础上,通过增强网络对光照进行亮度增强,联合去噪时对反射率进行去噪操作。Retinex-Net是端到端可训练的,因此学习的分解本质上有利于亮度调整。大量实验表明,该方法不仅在弱光增强方面具有良好的视觉效果,而且能很好地表征图像的分解。

    02

    geotrellis使用(三十一)使用geotrellis直接将GeoTiff发布为TMS服务

    前言 传统上我们需要先将Tiff中存储的影像等数据先切割成瓦片,而后再对外提供服务。这样的好处是服务器响应快,典型的用空间来换时间的操作。然而这样造成的问题是空间的巨大浪费,一般情况下均需要存储1-18级左右的瓦片数据。我一直在思考有没有办法不存储瓦片而直接发布TMS服务,当然这样响应速度肯定是要受一点影响,但是基于Geotrellis的分布式计算对这一点提供了巨大帮助,大大缩短了瓦片临时切割(存储于内存中)所用的时间。而且这样不仅仅是节省了存储空间的问题,何况我们有时可能只是为了查看数据情况(大量的Tif

    09
    领券