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SceneKit-解决锯齿闪烁和模型重叠时闪烁的问题

本节学习内容 1.降低锯齿闪烁 2.如何让模型重叠时不闪烁 下面我们正式开始 问题1: 为什么差生锯齿?...由于高分辨率下的来源信号或连续的模拟信号能够存储较多的数据,但在通取样]时将较多的数据以较少的数据点代替,部分的数据被忽略造成取样结果有损,使机器把取样后的数字信号转换为人类可辨别的模拟信号时造成彼此交叠且有损...,在3D绘图时,每个图形由像素组成,每段瞬间画面由[帧]组成,因为屏幕上的像素有限,如果要表现出多边形的位置时,因技术所限,使用绝对坐标定位法是无法做到的,只能使用在近似位置采样来进行相对定位 Scenekit...中采用的解决方案 多重采样抗锯齿,具体是MSAA只对Z缓存[Z-Buffer]和模板缓存(Stencil Buffer)中的数据进行超级采样抗锯齿的处理。...可以简单理解为只对多边形的边缘进行抗锯齿处理

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    Power Query轻松搞定:数据透视时的多文本合并问题

    小勤:大海,能不能在数据透视的值里面实现多个文本的合并啊?比如下面这个,将评价合并在一起: 大海:当然可以啊,而且无论用Power Query还是Power Pivot,都可以轻松实现。...大海:对啊,你看,生成的代码: 小勤:嗯。我知道了,List.Count就是表示计数,那改成Text.Combine就是合并文本了! 大海:聪明,你试试?...大海:这是在函数内调用函数时,如果需要传递参数时构造自定义函数的一种简略写法,相当于构造了一个匿名(反正用完就不用了,所以名字也不起了)的自定义函数: 没有名字的函数=(s)=>Text.Combine...(s,"、") 然后直接调用这个【没有名字的函数】 小勤:原来这样,我正在想如果要加其它参数怎么加呢,不过这样省写的方式,一下子感觉怪怪的。...大海:没关系,自己动手多写多体会一下就好了,如果一时不太熟悉,可以先在前面写自定义函数,然后这里再调用,但是当你熟悉了,你就知道先写再调用的方式有点儿多余了。 小勤:嗯,我先试试。

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    EasyPlayer播放H.265视频时,画面出现进度按钮的问题修复

    H.265流媒体播放器EasyPlayer可支持多类型的视频流格式播放,包括RTSP、RTMP、HLS、FLV、WebRTC等,还可支持H.264/H.265视频播放,属于高可靠、高可用、高稳定性的流媒体播放器...我们在测试EasyPlayer新功能时发现,EasyPlayer播放器在播放H.265视频时,画面屏幕上显示出了进度的按钮,如图:经过排查发现,原来是vjs-play-progress vjs-slider-bar...的样式没有及时更新和隐藏,因此导致出现了上述情况。...所以,在判断视频是否为H.265时,及时更新css的状态,如图:使用this....EasyPlayer播放器系列项目依赖其灵活控制、低延时、高稳定的特点,已经成熟运用于多个项目场景当中,其中包括手机直播、电脑桌面直播等。

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    修复服务器上出现ImportError: cannot import name main的问题

    module> from pip import main ImportError: cannot import name main 方法一 上网查了好久,一般都是说要修改/usr/bin路径下的pip...$', '', sys.argv[0]) sys.exit(__main__.main()) 方法二 但是不幸的是我这是在服务器上啊,我根本没有权限改动这个文件,那怎么办呢?...方法如下 首先你查看一下你的~/.local/bin目录下是否有pip等文件,如果有则修改方法如下: 1.进入home路径 cd ~ 2.修改.bashrc文件 .bashrc 的作用就是我们在输入pip...等命令时,系统首先从.bashrc文件中指定的路径查找是否有对应命令,如果没有再从系统路径查找。....bashrc文件还不够,我们还得激活这个文件,命令如下 source ~/.bashrc 一切就ok啦~~~ (这么简单的问题困扰了我快两个星期,幸亏问了学长才解决。。。

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    AutoJs6 – v6.2.0 – 安卓 JavaScript 自动化工具 (Auto.js 二次开发)

    (试修) issue #7 修复 高版本安卓系统可能出现部分页面与通知栏区域重叠的问题 修复 安卓 10 及以上系统无法正常运行有关设置画笔颜色的示例代码的问题 修复 示例代码 “ 音乐管理器 ”...修复 文档中部分章节标题超出屏幕宽度时无法自动换行造成内容丢失的问题 修复 文档中的示例代码区域无法正常左右滑动的问题 修复 文档页面下拉刷新时表现异常且无法撤销刷新操作的问题 (试修) 修复...修复 关于页面功能按钮文本长度过大导致文本显示不完全的问题 修复 主页抽屉设置项标题长度过大导致文本与按钮重叠的问题 修复 主页抽屉权限开关在提示消息对话框消失后可能出现状态未同步的问题 修复...Root 权限修改主页抽屉权限开关失败时未继续弹出 ADB 工具对话框的问题 修复 Root 权限显示指针位置在初次使用时提示无权限的问题 修复 图标选择页面的图标元素排版异常 修复 文本编辑器启动时可能因夜间模式设置导致闪屏的问题...(试修) 修复 文本编辑器设置字体大小时可用最大值受限的问题 修复 部分安卓系统脚本运行结束时日志中无法统计运行时长的问题 修复 使用悬浮窗菜单关闭悬浮窗后重启应用时悬浮窗依然开启的问题 修复

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    EasyCVR视频广场点击播放时,主菜单高亮效果消失问题的修复

    EasyCVR平台支持海量视频的汇聚接入与管理,拓展性强、开放度高,平台可在复杂的网络环境中,将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理。...在视频能力上,EasyCVR可实现视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、智能分析等。...图片近期有用户反馈,在使用EasyCVR平台时出现了显示异常:点击视频广场左侧列表,点击播放时,主菜单高亮效果消失;在录像回放时点击播放,以及切换时间轴播放时,主菜单的高亮效果也消失了。...查看对应代码、分析对应事件的逻辑关系,并找到对应事件:图片修改对应的代码,增加对应路由跳转时对应事件的高亮保持效果:图片EasyCVR平台支持设备通过国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、...平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快,感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

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    HD-Painter: 基于扩散模型的高分辨率实时文本引导图像修复

    虽然这些方法能生成和谐且视觉上合理的补全图像,但它们缺乏对全局场景的理解,提示忽略的主要缺点表现在两种情况下: 背景主导: 当图像的未知区域主要以背景元素填充时,会忽略文本提示的具体内容。...出现这两个问题的原因可能是,扩散 inpainting 缺乏准确解释文本提示或将其与已知区域的上下文信息相结合的能力。...为了解决上述问题,我们引入了无需任何训练或微调的提示感知内向注意(PAIntA)模块,可根据给定的文本条件增强自我注意力得分,旨在减少图像已知区域中与提示无关信息的影响,同时增加与提示对齐的已知像素的贡献...本文的主要贡献如下: 引入了 "提示感知内向注意力"(PAIntA)层,以缓解文本引导的图像 inpainting 中背景和附近物体占主导地位的提示忽略问题。...图1 本文提出的 pipeline 由两个阶段组成:在 H/4 \times W/4 分辨率上应用文本引导的图像 inpainting,然后对生成的内容进行 \times 4 超分辨率。

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    EasyCVR设备管理列表页面搜索时,分页数据不显示的问题修复

    平台支持设备通过国标GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康SDK、大华SDK、Ehome等协议接入,对外可分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。...有用户反馈,在EasyCVR设备管理列表页面,搜索设备时,出现分页数据不显示的情况。技术人员立刻对此情况进行了排查。在通过接口返回数据进行排查时发现,后端接口返回总数出现错误,因此导致出现上述问题。...可通过以下办法解决:当前端传入搜索条件时,后端查询出对应的设备数量,然后返回给前端。...EasyCVR部署简单、兼容性高,平台采用分布式部署,可对外提供统一的API接口,实现连接设备、连接数据、连接应用,便于第三方平台快速集成。...平台应用场景广泛,在线下有大量的落地应用,包括智慧工厂、智慧校园、智慧工地、智慧仓储、智慧水利、智慧消防等等,感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

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    A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

    3.1、小目标生成 3.1.1、小目标生成 我们设计了一种下采样GAN(DS-GAN),以克服双线性插值或最近邻等已知方法获得SLR目标时性能较差的问题。...3.2、小目标集成 3.2.1、位置选择器 在执行用于目标检测的数据增强时,图像内位置的选择是一个关键问题。如果该位置是随机选择的,则目标周围的新上下文可能会适得其反,即背景不匹配可能导致更多的误报。...光学流动和重叠旨在将每个候选位置与最接近方向和大小的SLR目标配对——对于图像数据集,只考虑重叠。 ...3.2.3、插入和混合  作为最后阶段,流水线将通过等式(6)获得的相应SLR目标 混合在前一步骤中获得的每个 点中的一个 修复图像上,以生成 。...DS-GAN的实施细节如前一节所述。另一个需要训练的组件是用于图像修复的DeepFill。在这种情况下,默认参数[36]用于在UAVDT数据集上训练模型。

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    Arxiv2023 | TriA-GAN:任意人物,任何地方,任何姿势的合成

    此外, TriA-GAN 的潜在空间与标准的无条件编辑技术兼容,可以对生成的人物形象进行文本引导编辑。...所以当使用GAN进行图像修复时,需要对输入图片进行遮挡和噪声等处理,然后将其输入到生成器中进行修复。因为遮挡和噪声的存在,生成器产生的图像可能会出现模糊、失真等问题。...因此,作者在训练开始时对输入到鉴别器的图像进行模糊处理,并且在 4M 图像上进行模糊程度的线性淡化,即在前400万张图片中逐渐地降低模糊强度(将模糊操作逐步减小)。...其次,作者对残差连接缩放了 1/\sqrt{2} ,对U-net 中的跳跃连接缩放了 1/\sqrt{3} 。最后,为了更好地训练模型,使用实例归一化代替权重解调。...,从而在 FDH 数据集上实现人物合成的最新技术水平。

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    HD-Painter | 高分辨率+高提示词一致的文本引导图像修复,已开源

    https://arxiv.org/abs/2312.14091 https://github.com/Picsart-AI-Research/HD-Painter 基于文本到图像扩散模型的空前成功,文本引导图像修复的最新进展已经可以生成非常逼真和视觉上合理的结果...然而,当前的文本到图像修复模型仍有很大的改进潜力,特别是在更好地将修复区域与用户提示对齐以及执行高分辨率修复。...在本文中,我们介绍了HD-Painter,这是一种完全无需训练的方法,可以准确地遵循提示并连贯地缩放到高分辨率图像修复。...本文方案 所提出方案由两个阶段组成: 在分辨率H/4 × W/4上应用文本引导图像修复。...对生成的内容进行特定于修复的×4超分辨率。为了修复原始大小的图像 I ∈ R^{H×W} ,我们StableDiffusion-SR进行超分处理。

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    PyMuPDF 1.24.4 中文文档(十三)

    行为变更: 现在文本提取包括与剪辑矩形重叠的字形;以前仅当它们完全包含在剪辑矩形内时才包括它们。...() 返回的图像格式/数据不同 修复 #2293:在我的系统上从 sdist 安装时出现 68 个测试失败的问题 修复 #2300:树中存在过多的递归(父节点),导致程序终止 修复 #2322...修复了 Unix 系统上的链接问题。 修复 #1824。在应用重叠透明图像的修正时导致 SegFault。(在MuPDF-1.20.3中已修复。)...修复 #1287。在非 Windows 系统上应用某些红色动作时发生的无限循环问题已解决。 修复 #1284。在某些情况下应用红色动作后文本布局破坏问题已解决。...现在搜索会检测换行时的连字符,并相应地找到连字符词。 修复 问题 #575:如果在文本搜索中使用 quads=False,则同一行上重叠的矩形将合并。

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    南大 & 吉大 & 移动 优化Pipeline设,VLM 和 LLM 助力提升物体图像修复效果 !

    1 Introduction 扩散模型的快速发展已经革命化了图像修复[1]。文本到图像生成模型使用户能够利用文本或多模态信息控制扩散过程,从而通过将文本或其他模态作为附加线索,允许更个性化的图像修复。...此外,当自动检测工具检测到“过度想象”时,使用文本引导的图像修复模型作为重新修复代理来处理“过度想象”的情况。...LayerDiffusion关注于在透明层上生成图像,生成的前景或背景可以作为控制条件来引导文本到图像的扩散过程。...它通过评估模板图像的伪 Mask 与输入前景图像的 Mask 之间的重叠来实现这一点。理想情况下,两个 Mask 完全重叠表示不存在“过度想象”。...在需要时,图像修复模型应用于恢复模板图像的非重叠区域。 Outcome Analyzer 由VLM操作的成果分析器对图像生成模块的结果进行分析,为下一轮迭代提供反馈。

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    PaintScene4D 引领文本到 4D 场景生成框架 ,以简洁架构,绘就逼真动态四维场景 !

    点的高斯函数表示为: 为了实现可微优化,协方差矩阵 被分解为一个旋转矩阵 和一个缩放矩阵 ,形式为 。生成新视图涉及到一种可微的平滑技术[55],其中3D高斯分布被投影到2D图像平面。...为了解决这一问题,作者应用基于深度图像的渲染(DIBR)技术 [10] 在初始视图周围建立一组虚拟相机网络。...经过变换后,作者用修复技术填充新畸变视图中的被遮挡或缺失区域。作者的实验发现,当修复区域较大时,基于扩散的先验能够获得更高的修复质量。...因此,对于每个视图,作者选择一个尽可能远且重叠最少的可用视点,将当前帧映射到该视点,并在必要时应用修复技术。...为了解决这个问题,作者通过确保背景区域在各个帧中视觉上的一致性来引入时间一致性。具体而言,作者要求跨时间戳重叠区域的内容在背景区域尤其表现出相似性。 前景与背景分离。

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    【干货】消除 Artifact,用缩放卷积神经网络生成高清图像(TensorFlow 代码)

    本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应的原因,最后作者提出了一种避免棋盘效应的替代方法(缩放卷积),并提供了在TensorFlow上实现的代码。...反卷积&重叠 当我们用神经网络生成图像时,我们经常从低分辨率、高阶描述中构建图像。这会让网络先描绘粗糙的图像,再填充细节。 因此,我们需要能让图像从较低分辨率达到较高分辨率的方法。...无论好坏,模型要为它们的反卷积学习权重。 理论上,模型可以学习仔细地写入不均匀重叠的位置,以使输出均匀平衡。 ? 这种平衡行为的实现相当棘手,尤其是当模型有多个交互通道时。...方法之一是确保反卷积核的大小可以被步长整除,从而避免重叠问题。...图像生成结果 ? ? ? 结论 用反卷积的常规方法生成图像(尽管这种方法非常成功 ),仍然存在一些概念上非常简单的问题,使得在生成的图像中出现棋盘效应。使用没有这些问题的替代方法可以消除棋盘效应。

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    AI绘画第五课:图片放大和辅助处理手段

    1)翻译问题: (2)十三种算法生成的图像: (3)结论:算法之间的差别没有大道让我们体会到质的差异,生成的图像结果都差不多 ①带有“GAN”的算法,致力于更好的还原图像特征,不易变形 ②Latent...:会进一步把图像打回潜空间内重画,适合丰富细节 *另外,使用GAN系列时重绘幅度不要太高,一般0.2-0.5;但Latent系列重绘幅度低了会模糊,一般0.5-0.7 (4)网上比较流行的说法:用到放大算法的功能...打开SD放大脚本(SD Upscale) 2.07:55功能介绍 (1)缩放系数:相当于刚刚的放大倍数 (2)放大算法:与上文介绍的几种差不多的 *Anime就是动漫的意思,名字带有这个的,说明是专门为二次元画风的图片准备的...(3)图块重叠的像素:起到一个“缓冲带”的作用,解决分割图片后再组合后边缘过渡问题 简单理解:四张纸粘在一起变成更大的纸,如果之间有一部分是重合的,那就可以在这里涂上一些“胶水”或者双面胶,能更好的粘合在一起...如果觉得还是觉得有些僵硬,可以试着拉大数值 *开启SD放大后,最终宽高=(设置的宽高-重叠像素)× 放大倍率 因此,设置重叠像素后,要在设置宽高的基础上加上该像素值。

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    部署apollo-client到maven私服上时遇到的问题及排查过程

    如果是快照版本,那么在mvn deploy时会自动发布到快照版本库中,而使用快照版本的模块,在不更改版本号的情况下,其他项目在依赖此项目的时候直接编译打包时,maven会自动从镜像服务器上下载最新的快照版本...如果是正式发布版本,那么在mvn deploy时会自动发布到正式版本库中,而使用正式版本的模块,在不更改版本号的情况下,编译打包时如果本地已经存在该版本的模块则不会主动去镜像服务器上下载。...并且在自己的项目中加入发布到私服的配置。...我又用上面的方法将core包发布到私服上面,而后在客户端再次引入它,这下项目可以跑起来了,但是又找不到配置文件,但是我已经在启动时加了-Denv=DEV,我尝试使用-Ddev_meta=http://localhost...机智的我发现怎么跟文档上说的不一样,脑袋一转发现问题并没有这么简单。

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    iOS_解决:当点击到TableViewCell上的Button时,就无法滑动TableView的问题

    之前面试遇到了一个问题: 长按到UIButton时,UITableView滑动不了,有遇到过么?(怎么解决?) 估计是当前面试官描述的不够清楚,然后我没有印象,也没理解他说的是什么。...但其实肯定是遇到过的,只是没有引起我的重视。 以下是解决办法: 1、无法滑动的问题 当点击到TableViewCell上的Button时,就无法滑动TableView。...解决的办法是:自定义一个TableView继承自UITableView,并重写以下方法: override func touchesShouldCancel(in view: UIView) -> Bool...{ return true } 2、highlight效果延迟问题: 当UIButton被添加在UITableViewCell上时,它的高亮状态切换会延时。...解决的办法是:将tableView的delaysContentTouches设置为false tableView.delaysContentTouches = false

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    【重磅】谷歌大脑:缩放 CNN 消除“棋盘效应”, 提升神经网络图像生成质量(代码)

    【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章,介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法,能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时,图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”(棋盘效应,checkboard...反卷积&重叠 当我们用神经网络生成图像时,我们经常从低分辨率、高阶描述中构建图像。这会让网络先描绘粗糙的图像,再填充细节。 因此,我们需要能让图像从较低分辨率达到较高分辨率的方法。...无论好坏,模型要为它们的反卷积学习权重。 理论上,模型可以学习仔细地写入不均匀重叠的位置,以使输出均匀平衡。 ? 这种平衡行为的实现相当棘手,尤其是当模型有多个交互通道时。...方法之一是确保反卷积核的大小可以被步长整除,从而避免重叠问题。...结论 用反卷积的常规方法生成图像(尽管这种方法非常成功),在概念上仍然存在一些非常简单的问题,使得在生成的图像中出现棋盘效应。使用一种自然的替代方法,避免掉这些问题,可以消除棋盘效应。

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