使用shaderModifiers在平面中渲染视频，但颜色太浅

使用shaderModifiers在平面中渲染视频时，如果颜色太浅，可以通过调整shaderModifiers的参数来解决。shaderModifiers是一种用于修改渲染效果的技术，可以通过编写自定义的着色器代码来改变渲染对象的外观。

要解决颜色太浅的问题，可以尝试以下几种方法：

调整颜色饱和度：通过在shaderModifiers中修改颜色饱和度参数，可以增加或减少颜色的饱和度，从而改变颜色的深浅程度。
调整亮度和对比度：通过修改shaderModifiers中的亮度和对比度参数，可以增加或减少视频的亮度和对比度，从而改变颜色的明暗程度。
使用颜色滤镜：在shaderModifiers中添加颜色滤镜效果，如色彩平衡、色调映射等，可以改变颜色的整体效果，从而调整颜色的深浅程度。
调整光照效果：通过在shaderModifiers中修改光照参数，如光照强度、光照方向等，可以改变场景中的光照效果，从而影响颜色的明暗程度。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云视频处理服务（视频处理、视频审核、视频内容识别等）可以帮助您进行视频处理和分析。您可以通过腾讯云视频处理服务来对视频进行渲染、滤镜处理等操作，以达到调整颜色深浅的目的。

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/vod

相关·内容

Threejs 快速入门

刚好最近在做一个活动时，就遇到了需要播放3D全景视频的需求，顺便就研究了一下Threejs，一个用于在浏览器中绘制3D图像的JS库（https://github.com/mrdoob/three.js）...但和我们一般绘制2D图像不同，Threejs在底层使用的是canvas的webgl context来实现3D绘图。...如果我把光源的强度减弱，那么平面上的反光也会跟着减弱：但不知大家有木有发现，绿色平面上的反光是减弱了，但红色的那个长方体，还是一样的红，完全没有变化。...其实很简单，在之前的代码中已经讲解过，Threejs是通过渲染器来绘图的，你可以想象成拍照。我们在场景中摆好灯光，摆好道具，渲染器咔嚓一下，就把当前的画面绘制下来了。...，那么我们也可以使用视频作为纹理，把这个纹理贴到一个盒子上，通过陀螺仪来控制摄像机的拍摄方向，就可以作出一个全景视频啦。

10.1K5 3

让PyTorch创始人直呼「Amazing」的视频「脑补」，动态场景NeRF合成速度提升百倍

这将模型的容量与其速度解耦，并可以实时渲染高质量的图像。不过这些方法虽然有效，但目前只能应用于静态场景。...然后将融合的特征向量传递给一个小型 MLP，该 MLP 预测点的颜色；之后可以通过体渲染来渲染新视图。 HexPlane 很简洁，且为上述挑战提供了一个巧妙的解决方案。...研究者在 Plenoptic 视频数据集上匹配了先前工作的图像质量，但将训练速度提高了 100 多倍；该方法也在单目视频数据集上优于先前所采用的方法。...像 NeRF 一样，模型给出时空点的颜色和不透明度；图像是通过沿射线的可微体积渲染来呈现。该模型使用渲染图像和 ground-truth 图像之间的光度损失进行训练。...图 6 中显示了不同时空网格分辨率的定性结果：表 6 展示了在没有 mlp 的情况下，研究对纯显式模型的评估：无界场景的重新参数化图 7 展示了使用小 x, y 边界的 NDC 的 HexPlane

3742 0

只用静态图像，就能实时渲染出丝滑3D效果 | CVPR 2021 Oral

没错，这样的动图并非截自视频，而是来自AI的合成大法。甚至只需手机随手拍摄的十几张2D照片，就能实时渲染生成。...就如上图所示，多平面图像中每个像素都由alpha透明值、基色k0和视图相关的反射系数k1…kn组成。将这些系数和神经网络预测的基函数进行线性组合，就产生了最终的颜色值。...至于实时渲染，论文指出，NeX MPI中的每一个模型参数都可以转换为图像。而给定预先计算好的图像，就可以在OpenGL/WebGL的片段着色器中实现上述公式1，实现捕获场景的实时渲染。...在运行时间方面，输入17张分辨率为1008×756的照片，批量大小为1的情况下，使用单个英伟达V100训练，NeX的耗时大概为18小时。使用WebGL，此场景可以以每秒60帧的速度被渲染出来。...而在定性比较中，可以看到，与NeRF相比，在颜色均匀的区域，NeX细节更清晰，噪声更少，更接近真实值。 LLFF虽然细节表现也很好，但当结果以视频形式呈现时，会产生跳跃和扭曲伪影。

3223 0

Mocha Pro 2022 for mac(平面跟踪工具)

5、插入模块使用逼真的运动模糊或网格扭曲变形渲染精确匹配移动和屏幕插入。在mocha Pro 2020中将图形渲染到跟踪的屏幕表面，或使用新的插件选项将图形渲染回主机时间轴。...这种独特的工作流程在“两个眼睛视图”上使用平面跟踪分析，以减少手动偏移和繁琐的关键帧工作立体3D旋转扫描，跟踪，3D相机解决和对象移除。...屡获殊荣的360视频工具，用于跟踪，屏蔽，地平线稳定，物体移除，最低点补丁和球形视频后期。原生360优化工作流程简化了球形视频后期制作挑战。使用较少的预编译，嵌套或渲染来处理接缝。...我们的专利“立体平面跟踪”引擎可计算差异，以确保正确校准并节省S3D后期任务的时间。可以导出或渲染立体蒙版以进行颜色分级和效果。...使用Adobe Premiere Pro中的这种简单的360视频不失真技术进行修补和克隆 mocha Pro 2022支持立体声和失真/扭曲工作流程，用于最低点补丁和物体移除.

1.8K2 0

Web H5视频滤镜的“百搭”解决方案——WebGL着色器

使用WebGL提供的api，在像素操作级别，定制只属于你的一款滤镜。先睹为快的示例（示例中的视频均来自QQ-AR项目合作商的线上素材）为了探索合适的方案，我们需要从问题的本质入手分析。...image.png 1、单像素映射法对单个像素的颜色值进行操作。比如反相，灰阶，变亮变暗，饱和度效果。乃至在笔者的需求中遇到的，更为复杂的绿幕视频抠图效果（后文会有详细叙述）。...虽然是在Web上实现，但并不是使用Javascript语法，而是使用GLSL语法书写的。关于具体的语法，这里也不再展开赘述。在Web上使用自定义Shader进行渲染的过程，可以用下图来概括。...1、建立一个场景，并且把视频作为材质，贴到一个平面物体上。 2、对这个材质指定顶点着色器和片元着色器。 3、将物体置入场景，在屏幕中的canvas对象中渲染出来。...总结以上就是本文主要介绍的内容，在文章结尾，我们再重新看一遍开头的例子。传送门例子中，左边是一个普通视频，右边是使用Chroma Keying算法进行抠图的绿幕视频。

8K5 0

一文看完 WWDC 2022 音视频相关的更新要点丨音视频工程示例

；支持转换函数；使用扩展的颜色空间。...以前，在使用它时有一个严格的限制：输入和输出的 RGB 颜色值都在 0-1 的范围内。...激光雷达和其他摄像头配合使用可以在拍摄景深图像和视频、增强现实等场景中实现更强大的功能。...在 iOS 15 中，运行会话时，平面会根据新进入视野的画面逐渐更新平面，并且在每次更新几何平面时，平面锚点也会旋转更新以反映平面的新方向。...在 iOS 16 中，在平面锚点和它的几何平面之间做了更清晰的分离，当新的画面逐渐进入视野，平面逐渐更新时，平面锚点却保持自身不变。

2.6K1 0

一文搞懂数字视频技术

在这样一个模型里我们可以用一个二维矩阵来代替三维矩阵去表示我们的色彩，这将节省存储空间，但色彩的数量将会受限。例如以下几张图片。第一张包含所有颜色平面。...我们可以看到，对于最终的成像，红色平面对强度的贡献更多（三个平面最亮的是红色平面），蓝色平面（最后一张图片）的贡献大多只在马里奥的眼睛和他衣服的一部分。...假如每个颜色（平面）的强度占用 8 bit（取值范围为 0 到 255），那么颜色深度就是 24（8*3）bit，我们还可以推导出我们可以使用 2 的 24 次方种不同的颜色。...如今的屏幕渲染大多使用逐行扫描技术。这是一种显示、存储、传输运动图像的方法，每帧中的所有行都会被依次绘制。...我们预测:帧中的颜色在垂直方向上保持一致，这意味着未知像素的颜色与临近的像素相同。

3322 1

CVPR2024 | HUGS：人体高斯溅射

学习的LBS权重也在动态过程中协调高斯的运动。 HUGS在一个包含50-100帧的单目视频上训练，并学习人体和场景的解耦表示，使得化身可以在不同场景中多样化使用。...HUGS能够从野外单目视频中快速创建和渲染可动态的人类化身，仅需30分钟训练，训练速度比基线方法快~100x，渲染速度为HD分辨率下的60帧每秒（FPS）。...在渲染过程中，3D高斯投影到图像平面上形成2D高斯，其协方差矩阵为，其中是射影变换的仿射近似的雅可比矩阵，是视图变换。...人体高斯存在于规范空间中，这是SMPL在执行预定义Da姿态时的姿态空间。渲染过程给定关节配置，为了渲染图像，对于每个高斯，我们首先在其中心位置插值三平面，并获得特征向量。...LBS使用和关节变换变换人体高斯，然后将其与场景高斯结合并投影到图像平面。渲染过程是端到端可微分的。优化我们优化高斯的中心位置、特征三平面和三个MLP的参数。

3221 1

ICIP2020：沉浸式视觉体验的技术——采集、处理、压缩和标准

-实际问题：线缆，解决方法：无线相机模块 -用于体育播放的专业多相机系统 -多视角视频例子 -单传感器全景相机、双鱼眼相机 -多传感器全景相机 -全景视频 -使用多传感器采集视频的共有技术问题 -深度相机...，结构光深度相机 -ToF相机沉浸式视频的显示 -头戴设备 -平面和立体显示：基于LCD的被动自动立体显示、主动自动立体显示屏或多块显示屏以特殊角度摆放 -标准2D显示中的虚拟畅游：触控手机或平板...-视频纠正深度估计 -通过视差估计进行深度估计 -帧级单独深度估计导致的问题 -沉浸式视频的深度估计方法沉浸式视频内容的表示 -多视加深度 -点云 -光线追踪 -对象 -全景视频向2维平面投影...-使用压缩视频渲染的虚拟视角的质量 -多视角视频的压缩 -多视角深度视频的压缩 -编码标准在多视和3D沉浸式视频的局限 -多视和3D沉浸式视频的率失真效率 -VVC中的360度视频编码沉浸式媒体编码的标准化...-渲染服务器到用户终端附上三部分演讲视频：

1.1K3 2

4K4D：对4K分辨率实现实时4D视角合成

尽管动态视图的合成结果令人印象深刻，但现有的方法通常由于昂贵的网络评估过程需要几秒钟甚至几分钟才能以 1080p 的分辨率渲染图像。...为此，使用空间雕刻算法提取场景的粗略点云，并构建基于点云的神经场景表示，该表示可以从输入视频中稳健地学习，并实现硬件加速渲染。...在第一步中，首先使用硬件光栅化器在图像上渲染点云，它将最接近相机点 x_0 的点分配给像素 u 。将点 x_0 深度表示为 t_0 。...基于点 \{x_k|k=1,\dots,K\} ，使用体渲染来合成像素 u 的颜色。...)\quad(5) 训练给定渲染的像素颜色 C(u) ，作者将其与 GT 像素颜色 C_{gt}(u) 进行比较，以使用以下损失函数以端到端的方式优化模型： L_{img}=\sum_{u\in

7636 0

SIGGRAPH 2023 | Live 3D Portrait: 用于单图像肖像视图合成的实时辐射场

该方法仅使用合成数据进行训练，通过结合基于 Transformer 的编码器和数据增强策略，可以处理现实世界中具有挑战性的输入图像，并且无需任何特殊处理即可逐帧应用于视频。...；（3）对每幅图像进行上述优化非常耗时，限制了该技术在实时视频应用中的应用。...这些特征经过 ViT 和卷积输出，与高分辨率特征串联，再通过 ViT 和卷积解码为三平面表示，从而为体渲染过程提供条件，生成深度、特征、颜色和超分辨率图像。...在训练阶段，我们从 EG3D 中采样一个身份，渲染两个监督视图。第一个视图作为编码器输入，预测三平面，然后根据这两个视角进行体渲染，并将渲染结果与 EG3D 的结果进行比较优化。...我们的贡献集中于图像到三平面编码器和相关的合成数据训练方法。我们使用 EG3D 中的 MLP 体渲染器和超分辨率架构，并对所有组件进行端到端的训练。

5672 0

CVPR2023 | Tensor4D 高效动态神经辐射场

这种方法可以用于从稀疏视图视频或单目视频中学习动态场景的高质量神经表示，并实现高保真度的动态重建和渲染。相关工作 NeRF-T 将 t 作为一个参数（条件）加入原始 NeRF 场中。...在粗优化部分中，用低分辨率特征平面 _3 (Π_3 (^{})) 用于表示大概的 3D 结构和4D运动的改变在细优化部分，高分辨率特征平面 _3 (Π_3 (^{})) 更多的作用在于后续恢复动态细节部分...对于体积渲染，当在一个方向为(,)射线r上采样一个在 (x,y,z,t) 的点 p 时，我们首先查询p在低分辨率平面和高分辨率平面的特征 _。...然后我们将高维特征f和视角位置编码拼接起来并作为颜色MLP _ 的输入来获取颜色,这样我们就可以通过体积渲染图像。...在体积渲染中，对于一个采样点 p，我们可以用式 6 和 _ 来获取变形特征 _ ，然后我们用一个 MLP _ 来预测这点的运动。

5953 0

Live Home 3D Pro for mac(3D家居设计软件)v4.5.6中文免激活版

1、墙绘图工具使用直墙，弧形墙或室内绘图工具绘制平面图 2、平面图表示添加家具和建筑元素。将房间表示从大纲更改为栅格，并在计划上应用材料。...3、使用对象添加到平面图中的对象和建筑元素可以使用手柄轻松调整大小和旋转。 4、平面图导入导入平面图的图像文件并使用高级Demension工具对其进行跟踪。...5、相机和视频导出只需单击一下即可将自定义相机设置为返回到它，或者在平面图上绘制路径已呈现视频演练。二、实时3D渲染二、实时3D渲染切换视图以便在3D中查看和遍历结构。...3、布尔3D操作该软件提供了交叉建筑元素（开口、墙板、地板等）的先进技术 4、灯光轻松更改任何灯具的亮度和颜色，以实现所需的场景。通过改变一天中的时间和房屋地理位置来照亮您的内部。...5、屋顶使用12个可定制的屋顶模板和16个天窗中的一个将屋顶放在头顶

9213 0

如何渲染最原始的yuv视频数据？

一.整体思路　　我们在用纹理增加细节那篇文章中提到过，要将图片渲染在屏幕上，首先要拿到图片的像素数组数据，然后将像素数组数据通过纹理单元传递到片段着色器中，最后通过纹理采样函数将纹理中对应坐标的颜色值采样出来...现在换成了yuv视频，我们应该如何处理呢？因为最终的片段颜色值是RGBA格式的，而我们的视频是YUV格式的，所以我们需要做一个转化：即将YUV转化为RGBA。　　...它又给我们提供了GL_LUMINANCE这种格式，它表示只取一个颜色通道，假如传入的值为r，则在片段着色器中的纹理单元中读出的值为(r,r,r,1)。...其实，在GLSL中，向量的组件可以通过{x,y,z,w}，{r,g,b,a}或{s,t,r,q}来获取，之所以采用这三个不同的命名方法，是因为向量通常会用来表示数学向量，颜色和纹理坐标。...在opengl es2.0编程中，用于绘制的顶点数组数据首先保存在cpu内存，在调用glDrawArrays函数进行绘制时，需要将顶点数组数据从cpu内存拷贝到gpu显存中。

2151 0

【Android 音视频开发打怪升级：OpenGL渲染视频画面篇】二、使用OpenGL渲染视频画面

一、渲染视频画面在第一篇文章【音视频基础知识】文章中，就介绍过，视频其实就是一张张图片组成的，在上文【初步了解OpenGL ES】中，介绍了如何通过OpenGL渲染一张图片，可以猜想到，视频的渲染和图片的渲染应该是差不多的...还记得在硬解码第二篇封装基础解码框架中，提到MediaCodec要提供一个Surface，作为一个渲染表面。而Surface正需要一个SurfaceTexture。...也就是说，正交投影的视觉不再像人眼了，所有在裁剪空间中的物体，无论远近，只要是大小一样，在近平面上的投影都是一样的，不再有近大远小的效果。 ? 正交投影成像这种效果非常适合用来渲染2D画面。...也是矫正视频画面的关键所在。矩阵变换在图像处理的世界中，图像变换使用最多的莫过与矩阵变换，这里需要一点点线性代数的知识。首先来看一个简单的矩阵乘法： ?...那么为了包含 z=0 的点，那么近平面距离相机点不能 > 5，远平面距离相机点不能 < 5。同样的，near != far。三、视频滤镜在很多视频应用中都会看到滤镜，可以改变视频的风格。

2.2K3 0

基础渲染系列（十四）——雾

这个宏创建unityFogFactor变量，可以使用它在雾色和片段颜色之间进行插值。雾的颜色存储在unity_FogColor中，该颜色在ShaderVariables中定义。 ?...（使用雾着色器）我们还需要使用着色器进行渲染的材质。但仅在激活时才需要它，因此不需要资产。使用非序列化字段来保存对其的引用。 ? 在OnRenderImage中，我们现在开始检查是否有材质实例。...（使用HDR相机）最后，由于我们没有考虑近平面，因此可能再次在深度上有所不同。 ? （不同深度）可以通过从视图距离中减去近平面距离来对此进行稍微补偿。...它存储在_ProjectionParams的Y组件中。不幸的是，由于我们转换深度值的顺序，它不会完全匹配。但Unity的雾效果也会使用它来调整雾，所以我们也这样做。 ? ?...第一个是要使用的矩形区域，在我们的例子中是整个图像。第二个是投射光线的距离，必须与远平面相匹配。第三个参数涉及立体渲染。我们将只使用当前活动的眼睛。最终，该方法需要3D向量数组来存储射线。

2.9K2 0

OpenGL ES实践教程（四）VR全景视频播放

是否可以不使用CV直接读取纹理信息？ 4、YUV到RGB颜色空间的转换； YUV颜色空间由亮度+色度组成，GPU支持的RGB的颜色空间，故而需要进行一次转换。...5、球体渲染简单介绍下全景视频的原理：通过多个摄像机录制多方向的视频，通过投影计算，存储到一个视频中；将视频渲染到球面上，通过摄像机的位置与朝向，计算每次能显示的内容并绘制到屏幕。...2D视频到球面的显示之前的教程有介绍过，点这里下图是一张展开了的地球图像 ? 下图是按照球体的顶点数据进行渲染 ? 6、视角变化球的圆心在原点，摄像机的所在也是原点，如下图。...思考1：全景视频带有明显的扭曲效果。因为是把2D平面的纹理渲染到球面上，故而带有扭曲效果。思考2：存在。天空盒可以做到。...刚好他有一个视频源，就要过来再试试。结果这次的demo只花一天的时间就做完了，第二天的时间都是微调手指触摸的体验。实现过程中遇到一些坑，但是在分析完数据之后也马上解决，一次很好的实践体验。

3K4 0

在 HEVC 比特流中简化 MPEG 沉浸式视频传输

值得注意的是，SEI 已在MPEG中被提出，但尚未在 MIV 规范中采用，所以使用的 SEI 消息将作为 HEVC 的 SEI 消息而不是 MIV 的 SEI 消息进行传输。...在根据它们的相机外部参数对齐每个输入视图的 3D 世界坐标之后，着色器然后使用内部目标相机参数将 3D 坐标中的所有像素 Reproject 到目标相机平面上的新图像坐标。...对于每个比特流，我们还将渲染器设置为使用2、4或7个源视图进行目标视图合成。在渲染过程中使用更多视图时，质量通常会提高，但增加视图数量需要更高的计算复杂度。一共在12种不同的条件下测试了性能。...使用更多视图意味着在每个着色器步骤中要计算的像素数更多。渲染器使用的计算着色器将需要调度更多的线程来处理所有像素，因此在最终视图渲染之前需要更长的等待时间。...类似地，在步骤6中，最终视口着色要求着色器遍历所有输入视图，并通过其权重混合所有有效颜色像素。因此，在使用更多视图进行视图合成时，在这一步骤中也可能会看到更高的时间消耗。

2.6K2 0

CVPR 2021 | 动态场景的自监督图网

直接从一组视频帧和相应的跟踪数据中学习每个场景图节点的对象表示。使用共享的体积表示来编码同类对象的实例。...因此，背景表示隐含地存储在权重 \theta_{bckg} 中。我们使用一组映射函数，即 Fourier 编码，来辅助学习 MLP 模型中的高频函数。...在每个表示模型被命中的点，都计算了颜色和体积密度，并通过沿着光线应用可微积分来计算像素颜色。...我们定义了 N_{s} 个平面，平行于初始相机姿态 {T}^w_{c,0} 的图像平面，并等间距放置在近裁剪平面 d_n 和远裁剪平面 d_f 之间。...在图4中，我们呈现了一个学习图的孤立节点的渲染图。具体来说，在图4 (c) 中，我们删除了所有动态节点，并从仅包含相机和背景节点的场景图中渲染图像。我们观察到渲染的节点仅捕捉静态场景组件。

3342 0

记 – PC视频播放最强画质教程（Potplayer + madVR）「建议收藏」

MADVR 这款视频渲染器比市面上大多数播放器自带的渲染器有着更精确的颜色处理，更高质量的图像缩放缩放、以及更低的颜色错误率。...这就使得它所渲染出来的视频在颜色上更趋于真实，在画质细节上也要强于其他渲染器。 MADVR 支持各类显卡，包括 NVIDIA 和 AMD 的独显以及英特尔的核芯显卡。...不过用户在使用 MADVR 渲染视频时，会占用大量的 GPU 资源和 CPU 资源。...在“devices”这个选项中，不论使用的是显示器还是电视，一律选择“Digital Monitor/TV”。 3. 打开设备下的“properties”选项。...在普通的视频中，我们经常会看到人物的脸上，或者不同颜色的交界处有淡淡的光晕和条纹，这就是没有去掉色阶。而我们的目的就是让图像的颜色过渡更加自然，让条纹现象减少甚至消失。

39.1K4 3

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云