本文将简要介绍（1）利用 Dense Pose 实现单张 2D 人体图像到 3D 表面模型的原理 ；（2）如何将 Dense Pose 系统应用在「姿态转移」（pose transfer）这一问题上；（...如表 1 所示，在 AP 和 AR 这两个评估指标上，ResNet-101 的表现稍优于 ResNet-50，但由于大型网络较为「笨重」，并不适用于移动应用。...该任务的目标是，将输入的视频图像中所有人的身体表面纹理，转换成目标纹理。图中第 1 行为目标纹理 1 和纹理 2。...；（2）变形模块 (warping module)，负责从输入图像中提取纹理，并「补全」(inpainting) 具有目标姿态的人体表面纹理。...此外，系统中还有一个合成模块 (blending module)，通过端对端、可训练的单一框架，将推测和变形模块的输出进行合成，并产生最终的图像。
它通过可学习的神经接口集成了视频基础模型和大型语言模型，在时空推理、事件定位和因果关系推理方面表现出色。...我们首先利用高质量的面部反射率 UV 数据集（漫反射和镜面反照率和法线），我们在不同的照明设置下渲染以模拟自然 RGB 纹理，然后在串联的渲染纹理对上训练无条件扩散模型和反射成分。...通过从扩散模型中采样，在保持观察到的纹理部分完好无损的同时，该模型不仅修复了自遮挡区域，还修复了未知的反射分量，在一个单一的去噪步骤序列中。...3.TidyBot: Personalized Robot Assistance with Large Language Models 标题：TidyBot：具有大型语言模型的个性化机器人协助 作者：...我们表明，机器人可以将基于语言的规划和感知与大型语言模型 (LLM) 的少量摘要功能相结合，以推断广泛适用于未来交互的广义用户偏好。
实验结果表明，对不同纹理类型单独训练的模型组合优于对所有种类的纹理进行训练的单一模型。提出的 TAFI（纹理感知视频帧插值），可以推广到任何插帧方法并提高其性能。...例如，像水这样的流体的运动与刚性物体所表现出的运动大相径庭，而且一些纹理会导致更复杂的运动。此外，还有其他一些具有挑战性的场景，如遮挡、突然的亮度变化和大的运动等。...动态离散（dynamic discrete, dyndis），它表示具有可辨别的部分独立进行透视运动的纹理，例如风中吹动的树枝。...在推理过程中知道测试视频的纹理类型，所以可以根据纹理类型调用相应的模型。这与训练一个适用于所有纹理类型的单一通用模型是不同的。 实验结果 评估的数据集为 HomTex。...考虑到训练集规模相对较小，讲者决定从预训练的权重开始训练模型，然后针对每种纹理分别进行约 15000 次迭代。
VON通过联合合成三维形状和二维图像来解决这个问题，研究人员将其称为“解决对象表征”。图像生成模型被分解为三个因素：形状，视点和纹理。在计算2.5D草图和添加纹理之前，首先学习三维形状的合成。...重要的是，因为这三个因素是条件独立的，所以模型不需要二维和三维形状之间的配对数据。...经过大约两到三天的训练，AI系统始终如一地生成逼真的模型，尺寸为128 x 128 x 128，具有逼真的反射，环境照度和反照率（漫射光或辐射的测量）。...研究人员未来的工作是由粗略到精细的建模，以更高的分辨率生成形状和图像，将纹理分解为光照和外观，并合成自然场景。...“我们的主要想法是将图像生成过程分解为三个因素：形状，视点和纹理，这种解决3D表征使我们能够在对抗性学习框架下，从3D和2D视觉数据集合中学习模型。
将输入图像转换为仅保留相对像素强度的图像，然后引导网络独立地学习高频纹理细节。这与艺术家素描与上色是独立的两个过程类似。...方法 图4显示了本文提出的图像卡通化框架。它将图像分解为轮廓表征，结构表征和纹理表征，并引入了三个独立的模块来提取相应的特征表示。GAN的框架包含了一个生成器和两个判别器。...纹理表征 作者认为亮度和颜色信息会使人很容易分辨真实和卡通图片，因此在学习纹理特征的时候，作者把RGB图转为了单通道的图，这样就排除了亮度和颜色信息的影响。 ?...计算出的FID度量标准表明，卡通表征是有助于缩小现实世界的图像和卡通图像之间的距离，因为与原始图像相比，所有三个提取的卡通表征都具有较小的FID。 ? 图10是显示消融实验中，每个特征表示的结果。...结论 本文中，作者提出了一种基于GAN的白盒可控的图像卡通化框架，该框架可以从真实图像中生成高质量的卡通化图像。输入图像被分解为三个卡通表征：轮廓表征，结构表征和纹理表征。
如果加载过大的模型或纹理，会导致内存占用过高，甚至导致浏览器崩溃。因此，需要进行有效的内存管理，例如：及时释放不再使用的资源： 当不再需要某个模型或纹理时，应及时将其从内存中释放。...使用纹理压缩： 压缩纹理可以减少显存占用。分块加载： 对于大型模型，可以将其分成多个部分进行加载，而不是一次性加载所有数据。2....复杂的数学和图形学知识：矩阵和向量： WebGL 涉及到大量的矩阵和向量运算，例如模型变换、视图变换、投影变换等。...资源加载和管理：模型格式： 需要选择合适的模型格式，例如 glTF、OBJ 等。glTF 是 WebGL 的推荐格式，具有高效、轻量级的特点。...异步加载： 模型和纹理的加载通常是异步的，需要使用回调函数或 Promise 来处理加载完成后的操作。资源管理： 需要有效地管理加载的资源，避免内存泄漏。6.
图像生成模型被分解为三种因素：形状、视点和纹理，另外，在计算“2.5 D”草图和添加纹理之前，它需要学习合成三维形状。...重要的是，由于这三个因素是条件独立的，所以模型不需要二维和三维形状之间的配对数据。...经过大约两到三天的训练，AI 系统始终如一地生成了令人信服的 128 x 128 x 128 模型，具有优异的反射率、环境照明和反照率（一种漫射光的度量）。...研究人员未来将专注于从粗糙到精细化的建模，以产生更高分辨率的生成形状和图像，并将纹理分解为光照和外观（lighting and appearance），并合成自然场景。...“我们的主要想法是将图像生成过程分解为形状、视点和纹理三种因素，”Google 团队写道，“这种分离式 3D 表示使我们能够在对抗学习框架下从 3D 和 2D 视觉数据集合中学习模型。
SinGAN包含一个完全卷积GAN的金字塔，每个负责学习图像不同比例的斑块分布。这允许生成任意大小和长宽比的新样本，这些样本具有显著的可变性，但同时保持训练图像的全局结构和精细纹理。...SinGAN，我们新的单一图像生成模型，使我们能够处理包含复杂结构和纹理的一般自然图像，而不需要依赖同一类图像数据库的存在。...例如，我们想捕捉全局属性，如图像中大型物体的排列和形状（如顶部的天空，底部的地面），以及精细的细节和纹理信息。...从图2和图13中可以看出，我们的模型对被粘贴物体的纹理进行了裁剪，使之与背景相匹配，并且通常比[34]更好地保留了其结构。尺度2,3,4通常能在保留物体的结构和转移背景的纹理之间取得良好的平衡。...单一图像动画 从单一的输入图像创建一个具有逼真物体运动的简短视频剪辑。
在2018年蒙特利尔NeurIPS大会上，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）和谷歌的研究人员发表了一篇论文，描述了一个能够生成具有逼真纹理的人工智能系统。...图像生成模型被分解为形状、视点和纹理三个要素，在计算“2.5D”草图和添加纹理之前，首先学习三维形状的合成。 重要的是，因为这三个要素是条件独立的，模型不需要在二维和三维形状之间配对数据。...经过大约两到三天的训练，人工智能系统产生了逼真的128×128×128模型，具有真实的反射率、环境照度和反照率。 为了评估图像生成模型，团队计算了用于生成三维模型的Fréchet初始距离 。...研究人员将专注于更加精细化的建模，以更高的分辨率生成形状和图像，将纹理分解为光照和外观，并合成自然场景。...研究团队写道：“我们的关键思想是将图像生成过程分解为三个要素：形状、视角和纹理，这种分离的3D表示方式使我们能够在对抗学习框架下从3D和2D视觉数据收集中学习模型。
FoundationPose 通过大规模合成训练实现了强大的泛化能力，辅以大型语言模型（LLM）、以及一种新颖的基于 Transformer 的架构和对比学习。...通过大规模合成训练、大型语言模型（LLM）、一种新颖的基于 Transformer 的架构和对比学习公式的辅助，FoundationPose 实现了强大的泛化能力。...FoundationPose的框架概述如下图所示，为了减少大规模训练的手动工作，该研究利用最近出现的技术和资源，包括 3D 模型数据库、大型语言模型和扩散模型，开发了一种新颖的合成数据生成流程。...该研究开发了一个新颖的合成数据生成流程用于训练，借助了最近出现的资源和技术：大规模 3D 模型数据库 [6, 10]，大型语言模型（LLM）和扩散模型 [4, 24, 53]。...这些数据集涉及各种具有挑战性的场景（密集杂乱、多实例、静态或动态场景、桌面或机器人操作），以及具有不同属性的物体（无纹理、闪亮、对称、尺寸变化）。
PG-Video-LLaVA: Pixel Grounding Large Video-Language Models https://github.com/mbzuai-oryx/Video-LLaVA 将基于图像的大型多模态模型...虽然最近的工作探索了将独立的LoRA组合起来实现学习风格和主题的联合生成，但现有技术并未能可靠地解决问题；它们往往要么牺牲主题的准确性，要么牺牲风格的准确性。...提出ZipLoRA，一种廉价且有效地合并独立训练的风格和主题LoRA的方法，以实现在任何用户提供的主题和风格下的生成。...对现有的生成模型来说，合成逼真的丰富纹理区域更具挑战性。 基于这个原理，将图像分成多个局部块，并将它们分别重构为由丰富纹理区域和贫纹理区域组成的两个图像。...然后，提取丰富纹理区域和贫纹理区域之间的像素间相关性差异特征。这个特征用于AI生成的图像分析，在不同的生成模型中起到了普适指纹的作用。
为了实现这一目标，我们的方法首先利用预先训练的深度感知 2D 扩散模型来生成视图条件图像并执行多视图纹理融合，从而生成初始粗糙纹理图。...然而，由于 2D 模型无法完全表示 3D 形状并禁用照明效果，因此粗糙纹理贴图会表现出不完整的区域和照明伪影。...为了解决这个问题，我们训练了单独的 UV 修复和 UVHD 扩散模型，专门用于不完整区域的形状感知细化和照明伪影的去除。...在这项工作中，我们提出了 UniSDF，这是一种通用 3D 重建方法，可以重建具有反射的大型复杂场景。...对对象级数据集 DTU、Shiny Blender 以及无界数据集 Mip-NeRF 360 和 Ref-NeRF 进行的大量实验真实证明，我们的方法能够稳健地重建具有精细细节和反射表面的复杂大型场景。
1.渲染器通道：现在很多流行的APIs，例如OpenGL和DirectX3D，将渲染3D场景的过程分解为一系列连续的用户定义的程序，称为着色器。...像素值分别通过顶点颜色或投影纹理坐标的双线性插值来确定。 2.照明模型：为了统一所有不同的照明模型，将图像颜色I分解为网格的组合颜色Ic和照明因素Il和Is: ?...(a,b) 顶点颜色渲染器模型中的顶点位置和颜色(c,d)纹理渲染模型中的纹理和纹理标 (e,f) Lambertian模型中的顶点和摄像机位置(g)球谐模型照明， (h) Phong模型中的材料。...DIB-R的应用 1从单一图像预测3D物体：输入一张RGBA图片，RGB值I和轮廓S到一个卷积神经网络F中，用特殊的拓扑学预测出网格中每个顶点的位置和颜色值。...第一列和第五列是输入图像，第二列和第六列是模型的预测，第三列和第七列是SoftRas-Mesh的结果，其余两列是N3MR的结果。 从单一图像预测三维物体:几何形状、颜色和光照 ?
在大规模合成训练、大型语言模型（LLM）、一种新颖的基于Transformer的架构和对比学习公式的辅助下，模型实现了强大的泛化能力。...通过大规模合成训练实现了强大的泛化能力，辅以大型语言模型（LLM）、以及一种新颖的基于Transformer的架构和对比学习。...为了减少大规模训练的手动工作，研究人员利用最近出现的技术和资源，包括3D模型数据库、大型语言模型和扩散模型，开发了一种新颖的合成数据生成流程。...研究人员开发了一个新颖的合成数据生成流程用于训练，借助了最近出现的资源和技术：大规模3D模型数据库[6, 10]，大型语言模型（LLM）和扩散模型[4, 24, 53]。...这些数据集涉及各种具有挑战性的场景（密集杂乱、多实例、静态或动态场景、桌面或机器人操作），以及具有不同属性的物体（无纹理、闪亮、对称、尺寸变化）。
相应的部分在与传统方法相比的延迟中减少不到12%，同时实现更好的性能。 展示了该方法在几个大型基准（Waymo、KITTI和ONCE）上得到的效果。...为了评估方法，构建了一个大型对象中心数据集，包含来自Waymo开放数据集的超过520K辆车辆和行人的图像，以及一组新的8万张长尾实例图像，如施工设备、垃圾车和缆车。...此外，发现的部件可以部署到无监督的人脸分割任务中，以评估方法的语义一致性。此外，具有显式物理含义的部分级描述为原本在黑匣子中运行的面部分析提供了见解，例如形状和纹理对于面部识别的重要性。...然后将分层扩散模型拟合到潜在中，以完成场景生成管道。 在现有技术水平上实现了显著的改进。展示了如何将NeuralField-LDM用于各种3D内容生成应用，包括条件场景生成、场景修补和场景风格编辑。...此外，为了产生细粒度纹理和增加几何多样性，采用低层次的图像正则化，使假渲染图像与真实图像对齐。在推理阶段，模型可以在没有任何额外优化的情况下，从给定文本生成3D纹理形状。
Obj 模型文件 obj 模型文件是众多 3D 模型文件中的一种，它的格式比较简单，本质上就是文本文件，只是格式固定了格式。...obj 文件将顶点坐标、三角形面、纹理坐标等信息以固定格式的文本字符串表示。...如果顶点坐标没有法向量和纹理坐标，那么直接可以忽略，用空格将三个顶点坐标索引分开就行 1f 1 3 4 最后 OpenGL 在绘制时采用的是 GL_TRIANGLES，也就是由 ABCDEF 六个点绘制...加载 Obj 模型文件 明白了 Obj 模型文件代表的含义，接下来把它加载并用 OpenGL 进行渲染。...如果只是单纯的导入了所有顶点，并决定了要绘制的颜色，就会出现类似上面的单一颜色的绘制情况，事实上可以通过修改片段着色器来给 3D 模型添加条纹着色效果。
这种设计可以让它生成具有任意大小和比例的新图像，这些新图像在具有给定的训练图像的全局结构和细节纹理的同时，还可以有很高的可变性。...我们新的单一图像生成模型SinGAN允许我们处理包含复杂结构和纹理的一般自然图像，而不需要依赖于来自同一类别的图像的数据库。...图3：SinGAN对比单个图像纹理生成。用于纹理生成的单一图像模型[3,16]并不是为了处理自然图像而设计的。我们的模型可以生成包含复杂纹理和非重复全局结构的真实图像样本。...例如，我们希望捕获全局属性，例如图像中大型对象的排列和形状(例如顶部的天空，底部的地面)，以及精细的细节和纹理信息。...通过对单个图像进行训练，可以生成描述新结构和目标配置的图像样本的逼真的随机图像，同时保留训练图像的patch分布。由于我们的模型是全卷积的，因此生成的图像可能具有任意大小和纵横比。
具体来说，在识别物体时，相对于纹理，物体的形状对模型来说通常扮演较小的角色。相反，人类主要通过物体的形状来做决定（在纹理和形状的决策中，形状占96%）。...图 1 作者研究了最近的视觉语言模型（VLMs）中纹理与形状偏见及其可操控性。这里使用VLM来指代那些接受文本/视觉输入并输出由大型语言模型（LLM）生成的文本的模型。...方法部分 作者使用了纹理-形状提示分类问题模型，该问题包含了1,280个样本，这些样本具有冲突的形状和纹理提示，通过风格转换模型从ImageNet样本中合成生成。...作为额外的信号，作者使用另一个大型语言模型（Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO）进行更细致的分析，指导模型提取所有提及的类别。...图 4 之前的结果表明，视觉语言模型（VLMs）学习了形状和纹理的多模态理解。这引发了一个问题：这些模型中的视觉偏见是否可以通过文本处理来影响。
因此，开发一个支持灵活性能、最小监督和独立于复杂、自定义模型架构的统一的MDE框架至关重要。 本文证明了预训练大型语言模型（LLMs）可以从单目图像中有效理解深度。...它结合了两种预训练模型：一个视觉Transformer（ViT）从图像中提取视觉表示，另一个是具有深度估计功能的LLM。...图2表明，在无需训练的情况下，模型只能捕获部分纹理细节并不准确地估计深度。在跨域训练后，视觉结果显著改善。...例如，在客厅场景中，经过训练的模型准确地识别了沙发、地板和远处物体的深度，而在浴室场景中，它有效地捕捉了水槽和浴缸的纹理和深度。...Ablation Experiments 为了证明APG和固定提示在深度估计中的有效性，作者进行了一项消融研究，结果如图3和表3所示。无提示的模型表现最高损失，具有明显噪声和 artifacts。
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