未将指定房间放入视图中的图像合成 - 腾讯云开发者社区

对此，如视利用语义和房间分割先验来解决这一问题，其中语义图像通过基于学习的模型预测，房间分割通过占用网格计算。在实现过程中，如视采取三阶段式策略。...具体地，如视使用了与公式 (4) 类似的平滑约束以及用于粗糙度的房间平滑约束，使不同房间的粗糙度变得更柔和、平滑。...房间平滑约束由公式 (8) 定义，同时不对反照率使用任何平滑约束，总损失被定义公式 (9) 所示。实验设置和效果比较关于数据集，如视使用了两个数据集：合成数据集和真实数据集。...对于前者，如视使用路径追踪器创建一个具有不同材质和光源的合成场景，渲染了 24 个用于优化的视图和 14 个新视图，为每个视图渲染 Ground Truth 材质图像。...首先来看合成数据集上的评估，如下表 1 和图 4 所示，如视方法在粗糙度估计方面显著优于 SOTA 方法，并且该粗糙度可以产生物理合理的镜面反射率。

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3D图形渲染管线

3D图形渲染管线什么是渲染（Rendering）渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）： ?...例如：你可以决定世界空间的原点是你房间的中心。然户，房间里的物体就可以相对房间的中心和某个比例和某个方向放置了。建模变换：在物体空间中指定的物体被放置到世界空间的方法要依靠建模变换。...视变换：从世界空间位置到眼空间位置的变换时视变换。典型的视变换结合了一个平移把眼睛在世界空间的位置移到眼空间的原点，然后适当地旋转眼睛。通过这样做，视变换定义了视点的位置和方向。...术语像素（Pixel）是图像元素的简称。一个像素代表帧缓存中某个指定位置的内容，例如颜色，深度和其它与这个位置相关联的值。一个片段（Fragment）是更新一个特定像素潜在需要的一个状态。...在本图中，两个三角形被光栅化了。整个过程从顶点的变换和着色开始。下一步，图元装配解读那从顶点创建三角形，如虚线所示。之后，光栅用片段填充三角形。最后，从顶点得到的值被用来插值，然后用于贴图和着色。

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（一） 3D图形渲染管线

例如：你可以决定世界空间的原点是你房间的中心。然户，房间里的物体就可以相对房间的中心和某个比例和某个方向放置了。建模变换：在物体空间中指定的物体被放置到世界空间的方法要依靠建模变换。...视变换：从世界空间位置到眼空间位置的变换时视变换。典型的视变换结合了一个平移把眼睛在世界空间的位置移到眼空间的原点，然后适当地旋转眼睛。通过这样做，视变换定义了视点的位置和方向。...我们通常把分别代表建模和视变换的两个矩阵结合在一起，组成一个单独的被称为modelview的矩阵。你可以通过简单地用建模矩阵乘以视矩阵把它们结合在一起。...术语像素（Pixel）是图像元素的简称。一个像素代表帧缓存中某个指定位置的内容，例如颜色，深度和其它与这个位置相关联的值。一个片段（Fragment）是更新一个特定像素潜在需要的一个状态。...在本图中，两个三角形被光栅化了。整个过程从顶点的变换和着色开始。下一步，图元装配解读那从顶点创建三角形，如虚线所示。之后，光栅用片段填充三角形。最后，从顶点得到的值被用来插值，然后用于贴图和着色。

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OpengL ES _ 入门_03

分析: 计算机图形的要点就是如何将一个三维物体变成二维图像，这个搞清楚了，就OK了，那么我们应该怎么办呢？...2.场景实在一个矩阵中渲染的，你不知道矩阵，你见过房间吗？加入房间没有窗户，你待在房间，只能看见房间里面的东西 3.经过变化的坐标和屏幕像素之间必须建立对应关系，这个过程叫做视口变换。...在使用的时候注意的一些步骤: 在指定视图变换之前，需要使用glLoadIdentity() 将当前矩阵设置为单位矩阵，这个步骤是非常必要的，因为大多数矩阵变换把当前矩阵与指定矩阵进行乘法运算，然后将结果指定为当前矩阵...glLoadIdentity() 3.设置投影变换的类型和参数如果是透视投影:使用 glFrustum() 如果是正投影使用 glortho() 任务5 视口转换投影变换和视口变换共同决定了场景是如何映射到计算机屏幕中去的...投影变换指定了映射发生机制，视口变化决定了场景所映射的有效屏幕区域的形状。可以把视口看做是照片的大小和位置，照片可以进行缩放吧！

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旷视SLAM组负责人刘骁：三维视觉与机器人

综合来看，SLAM不仅对实时性要求很高，同时也需要借助多传感器的信息来工作，它不仅包含视觉也包含图形学技术。一般而言，SLAM由多种算法组合成一个系统进行工作，因此是算法+系统的综合应用。...下图展示的是高精度到点的算法效果，图中搭载该套算法的是旷视S500机器人，它正在进行滚轮对接的demo演示。...下图演示了Surfel-based重建房间的过程，目前旷视研究院在手机端可以实现10赫兹的重建帧率。 ? 下图演示了TSDF的重建方式，适用于小物体重建，精度一般较高。 ?...下图展示了一个完全基于图像检测的语义SLAM系统，它能够通过检测地图中的物体来对其进行识别与定位。...下图展示了在已经建好的稀疏三维地图中，仅使用分割信息作为观测，不使用任何描述子，而是通过特征点的位置和类别的方式进行定位的过程。

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腾讯云MPS媒体智能，解锁大模型加持下的音视频新玩法

例如在得到APP十周年庆典上，三位创始人的视频号首秀直播上，直播字幕由AI实时处理，识别准确率高，观众反馈也非常好。除了实时字幕，腾讯云智能字幕也支持音频翻译合成。...例如下方第一张图中的源视频是中文语音+中英字幕的形式，通过智能字幕，则可以将源字幕抹除，达到第二张图的效果，几乎看不出原本字幕的痕迹，而且还可以基于源视频，自动翻译成英文字幕+英文音频或中日字幕+日文音频等多种形式的视频...同时还支持指定房间号实时回调，无需转推云直播，指定房间号即可发起任务，实时回调识别和翻译文本。...首先，针对电视剧、电影高光时刻集锦，传统算法需标注大量高光电影片段，再训练模型自动识别，而腾讯云媒体智能则可通过大模型，定义诸如男女主角冲突、精彩打斗等关键词，再基于文本和图像特征统一映射，便自动找出电视剧...腾讯云音视频在音视频领域已有超过21年的技术积累，持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新，独家具备腾讯云RT-ONE™全球网络，在此基础上，构建了业界最完整的 PaaS 产品家族，并通过腾讯云视立方

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学界 | 旷视科技发布最大商品识别数据集，推动新零售自动收银场景落地

近期，旷视科技南京研究院发布学术界内目前最大的商品识别数据集——RPC，其图像数量和类别数量皆是该领域之最。...为此，旷视科技南京研究院打造了一个目前最大的商品识别数据集——RPC（Retail Product Checkout），来推动新零售自动收银场景的相关研究和技术进步，它的商品种类高达 200，图像总量达...数据集的基准还在进行之中，目前最好的基线来自基于 Cycle-GAN 的数据合成方法。...为把上面合成的结算图渲染的更加逼真，旷视借助 Cycle-GAN 转化合成图，如图 9 所示。接着用这 10,000 张渲染的图像训练检测器，这是第三种基线方法，表示为 Render。 ?...实际的零售场景中，商品种类将会不断翻新。快速迭代模型而无需重新训练成为首要问题，这时在线学习就派上用场了。 ACO 任务的一个潜在解决方案是在不借助商品检测技术的前提下，直接从结算图中获取商品清单。

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【Science】深度残差网络SurfNet将2D图像转变为现实物体

【新智元导读】Science近日介绍了 CVPR上的最新计算机视觉研究成果。新的机器学习算法能学会如何将包含了3D物体的照片“翻译”成2D平面，最终又将这些2D平面组合成3D的形式。...未来的应用可能包括为虚拟和增强现实设计对象，创建房间的3D地图用于机器人导航，以及设计通过手势控制的计算机接口。看着一张照片，想象照片里面物体（人、汽车和狗等等）的 3D 形状，对人来说并不是难事。...经过这样的训练，新的机器学习算法能学会如何将包含了3D物体的照片“翻译”成2D平面，最终又将这些2D平面组合成3D的形式。（图中的飞机） ?...未来的应用可能包括为虚拟和增强现实设计对象，创建房间的3D地图用于机器人导航，以及设计通过手势控制的计算机接口。 CVPR论文：使用深度残差网络生成3D物体表明 ?...然后，我们通过开发用于几何图像生成任务的深度残留网络的新扩展，从参数表示或图像中对特定类别的物体形状表面生成使用这种一致性的表示。

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针对语言描述的自动三维场景设计算法

具体可分为：1）针对每间房子的场景图：其中包含每间房屋的具体类型、方向位置、期望大小以及墙面和地板的材质与颜色等等；2）房子之间关系的场景图：通过场景图中节点（房屋）之间是否有直接连接来表示房屋之间相邻情况...网络输入为场景图，图中节点表示每间房屋的特征，包括房屋的类型、方位和大小；边则表示房屋之间的连接情况，有连接为1，反之为0。...紧接着，用一个边框回归网络（Bounding Box Regression）分别根据每个节点特征预测相应的房屋边框，最后组合成房屋的布局图。...然后，为了将所预测的房间布局图转换成真实世界中的平面图（Floor Plan），作者提出一个平面图后处理模块，该模块分为五步：（a）提取出图像中所有线段；（b）将相近的线段合并；（c）没有封闭的多边形封闭...值得注意的是，由于某一些房间具有相同的纹理图案，因此纹理图片的数目小于房间的总数。

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CVPR 2018 上10篇最酷论文，圈儿里最Cool的人都在看

他们为虚幻引擎 (Unreal Engine 4) 创建了一个插件用于生成合成的训练数据。...光点的数量和位置他们展示了一些非常有前途的实验结果，证明了合成数据预训练的有效性，这是先前研究从未实现过的结果。...然后，通过训练 GAN 产生输入图像的增强版本，通常所生成的图像会极大地增强原图像的颜色和对比度。由于不需要精确的图像对，因而你能够快捷方便地使用这个图像增强器。...论文链接： https://arxiv.org/abs/1803.09693 ▌Creating Capsule Wardrobes from Fashion Images (从时尚配图中创造自己的衣柜...这也正是本文研究的目的，特别是重建 3D 房间布局。研究人员使用全景图像作为网络的输入，以获得房间的完整视图。网络的输出是 3D 重建后的房间布局，具有相当高的准确性！

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

,以牺牲召回为代价来提高精度.结果,系统在关闭循环和重用以前的地图方面太慢.我们提出了一种新的位置识别算法,首先检查候选关键帧的几何一致性,然后检查与三个可共视关键帧的局部一致性,这三个关键帧在大多数情况下已经在地图中...如果优化后的inliner数超过一个阈值,则使用较小的图像搜索窗口启动引导匹配和非线性优化的第二次迭代. 5、Verification in three covisible keyframes（在三个共视关键帧中验证...2 Merging maps（地图合并）地图和融合成为新的活动地图.为删除重复点,将在的关键帧中主动搜索匹配项以查找的地图点.对于每对匹配,从中移除点,并且中的点不断累积已移除点的观测值.共视性和本征图通过添加边来更新...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....每个房间的第一个序列提供了一个初始地图.处理下面的序列从创建一个新的活动地图开始,这个新的活动地图很快与之前会话的地图合并,从那时起,ORB-SLAM3从重用之前的地图中获益. ?

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视频也能PS！谷歌CVPR 2021发布史上最强视频P图模型omnimatte

图像和视频编辑操作通常依赖于精确的蒙版（matte）操作，即分离前景和背景并能够合成图像。...虽然最新的计算机视觉技术可以为自然图像和视频生成高质量的蒙版，允许合成景深、编辑和合成图像，或者从图像中移除背景等应用场景。...例如下图中可以看到，有一个图层用于人，一个图层用于狗，还有一个图层用于背景，当合并在一起使用传统的阿尔法混合方法，这些层可以重新合成这个输入视频。...omnimate的应用场景也很多，例如可以删除指定的主体，只需从合成中删除他们的层，也可以复制某个物体，也只需要在合成中复制它们的图层即可。...如果要处理通用的相机运动，如走过一个房间或街道，则需要一个3 d 背景模型。在运动物体和运动效果下重建三维场景仍然是一个困难的研究挑战。

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英伟达和UCSB的计算变焦帮你实现

拍摄完成的照片可用这种算法后期调节景深和视角，让修图小白也能轻松做出大片既视感。 ? 据UCSB的研究人员说，这种计算变焦技术能创造出新颖的构图，直接用相机可能拍不出这样的效果。...比如将长焦镜头和广角镜头拍不出的效果组合在一起，合成一张多视角图像。当然，实现这种效果对拍摄过程有一定要求，研究人员将它称为图像叠加。...也就是说，算法最后生成的这张图像不是一张照片的改造结果，而是需要一系列图像拼接组合。别怕，其实解锁这项算法也不难。在拍摄过程中，每张图像都比前一张更靠近拍摄对象，并且保持焦距不变。...在上图中，针对一个场景，研究人员用固定焦距拍摄了四张照片(a)。他们希望最终照片里的男孩和图a左上角中照片一样大小。但是，左上角图像并没有将男孩腿部照全。...最后，通过一系列长时间多视角的拍摄，我们放大了远景，达到了理想的合成效果。

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Text to image论文精读 GAN-CLS和GAN-INT：Generative Adversarial Text to Image Synthesis

与此同时，深度卷积生成性对抗网络（GAN）已经开始生成特定类别的极具吸引力的图像，如人脸、专辑封面和房间内部。...包括一个图像分类器和一个文本分类器，在本文中，图像分类器用的是GoogLeNet，文本分类器用的是LSTM和CNN。得到文本特征后，需要把文本特征压缩后与图像特征拼接在一起，放入DC-GAN。...在上图中蓝色长方体就代表文本信息的特征表达，z对应的白色长方体是噪声向量。将得到的组合向量输入到反卷积网络中，经过多层处理最终得到一幅图像。...从下图中可看出，文本caption表现出一条直线，说明文本和图像的style是完全没有关系的（ROC曲线越是靠近左上角，灵敏度越高，误判率越低，则诊断方法的性能越好）4.6、流形插值的结果通过插值学习的文本流形...我们证明了该模型可以合成给定文本标题的许多合理的视觉解释。我们的流形插值正则化器大大改进了CUB上的文本到图像合成。我们展示了风格和内容的分离，以及从查询图像到文本描述的鸟姿和背景转换。

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使用相交观察器和SQIP进行渐进式图像加载

延迟加载图像背后的想法是，你需要等到用户进一步向下滚动页面，并在发出网络请求之前将图像放入视图中。...现在新处理的图像看上去有点像以下内容命令行下(git/cmd)下使用sqip工具将实际的图片进行模糊化处理用SQIP处理完后,该图片会指定在img标签的src中未通过SQIP前,该实际图片会指定在...，然后再确定它是否在视图中。...此时，我们可以遍历我们正在观察的图像，并确定哪个图像处于视口中。如果当前元素处于相交比中，我们知道该图像位于用户视口中，我们可以加载它。...为了让你更全面地了解整个网页的外观，让我们来想象下面的页面你会注意到，因为中间图像位于用户的视口中，所以它被延迟加载，并且低质量图像被替换为全质量图像。视口下方的所有东西（红线）仍然模糊不清。

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旷视科技姚聪博士：深度学习时代的文字检测与识别技术 | AI 研习社 103 期大讲堂

SynthText 是一个经典的通过合成方式产生的场景文字数据集，已在文字检测和识别领域获得广泛应用。其主要思路是先采集几千张真实场景图像，然后往上贴字，如上图所示。 ?...文字图像合成模型鲁棒性多语言文字检测与识别 ?...文字图像合成 ? 虽然合成场景文字数据集非常有利于模型训练，但是由于该技术目前尚不成熟，生成图像不够真实，图像多样性欠缺，最终导致数据集质量不高，训练提升有限。...那么，如何才能合成更加真实丰富的文字图像呢？这是未来挑战之三。模型鲁棒性 ? 模型鲁棒性是一个基础问题，也是解决问题的关键。...第一步是上传清晰的图片作为模板，第二步是指定需要识别的文字区域 (不需要指定参考区域)，然后即可开始识别 ( API 即时生成)。

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音视频合成的云边缘计算实现

这张图就很好的诠释了音频合成的一个过程，图中有四个音频输入，经过服务器进行合成后输出到混音，这是音频合成的一个简单的模型。...1.2 视频合成视频合成是将所有连麦者的视频画面通过采集编码后通过服务器解码进行混合，根据指定的布局或者样式进行布局，合成之后再推到观众端。...这张图是一个国内的例子，表示一个房间里的连麦，在这个连麦的过程中，所有用户在一个房间内进行连麦只使用一个多线服务器，并且大量使用单线边缘的服务器。图中红色标识承载了房间内所有用户的混流的合成运算。...从业务上讲，图中C1、C2可能是主播，由它发起创建一个房间，所以离它们的计算服务器最近，其他与之连麦的主播通过它们各自的SFU和MCU进行转发，汇聚到主播所在的SFU多线服务器，最后再汇聚到SFU红色的方块内进行混合运算...如果会议需要一部分印尼人参加，需要把印尼的数据直接传输到印度所在房间的MCU中心计算服务器上。

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用人工智能做设计，究竟能不能真的有效？

该框架包括四个主要模块：（i）素材生成器，用户可以直接上传图片和文本，也可以对网页进行分析，获得主要图片和关键句子；（ii）图像合成，自动裁剪和缩放原始图像，以匹配目标版面大小；（iii）排版优化，在选定版面模板的空间约束下...基于主题相关模板的可视化文本版面自动生成框架。 3.2.1 图像合成该算法根据目标分辨率对原始图像进行裁剪和缩放，同时能够检测到并保存重要的区域。...如图 16 所示，作者对输入图像应用显著性检测、OCR 和人脸检测。相应地，计算出显著性、人脸、文本和注意力图，并将视觉感知图定义为所有图中的最大操作。...通过最大化与图像 I 具有相同纵横比的裁剪 mask 下重要性值实现从分辨率为 [w_o, h_o] 的图像 I_o 到分辨率为 [w, h] 的图像 I 的图像合成，然后再将裁剪后的图像缩放到分辨率...排版版面设计任务与文本识别、图像合成高度相关，主要是通过套用模板、设计色彩实现排版。

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元宇宙「炼丹」也要讲物理基本法！英伟达副总裁：不再用真实世界数据训练

而当我们能足够近似地模拟真实世界的时候，也就获得了相应的「超能力」。预测未来‍ 比如说，把我们所在的这个房间，1:1在虚拟世界中复刻出来，那么我就可以用上帝视角选择任何想去的地方，然后「瞬移」过去。...在足够精准的模拟下，只需设置一定的初始条件，就能具备预测未来的能力。还是用这个房间举例，我正举着我的手机。此时，就可以模拟我放手的那一刻会发生什么，而不需要我真的松手。显然，手机会随着重力掉落。...用谷歌总能找到足够的训练数据吧？确实，用谷歌图像搜索是可以找到一大堆多米诺骨牌图像，但你会发现：这些图像都没标注，所以要费大量人工去逐个标注每张图中的骨牌。...但其实传感器给AI的信息是除了像素啥都没有的2D图像。如果要训练AI推断出物体3D信息，首先得在2D图像的物体周围画框，告知AI「这是基于某传感器的某镜头得到的某物相对距离」。...需要有个如Omniverse一般能物理上精确对应真实世界的模拟器。如果合成数据生成器的生成图像质量有如卡通画，那显然难以胜任。

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ECCV18 | 如何正确使用样本扩充改进目标检测性能（附Github地址）

算法思想将拥有像素级标注的对象实例，与场景图像合成，作为目标检测的训练图像是一种显而易见的样本扩充，但问题并不是这么简单，该文作者发现如果忽视了场景图像上下文本身出现该对象的可能性，随机将对象实例与图像合成的话...上图中将Instances列中的图像放入Images列中。右上角是正常的图像合成，使用上下文引导（context guidance）的方法，这些物体在现实世界中经常是自然同时出现的。...右下角是错误合成的图像，狗的头部不能以大的尺度出现在铁轨上，啤酒瓶不该和飞机一起出现在天空中。...Base-DA：常规的图像颜色改变、图像缩放旋转等样本扩充方法。 Random-DA：使用随机背景图像与目标图像合成的方法。 Context-DA：该文提出的考虑上下文建模的方法。 ?...作者首先为每一个目标类训练单个的检测器，训练20个，评估其性能，如上图中的Table 1, 相比Base-DA方法，可以看到除了在chair类性能略有下降，其他类别性能均上升，而随机图像合成的Random-DA

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速度提升24倍，30分钟完成室内大场景逆渲染，如视研究成果入选CVPR 2023

3D图形渲染管线

（一） 3D图形渲染管线

OpengL ES _ 入门_03

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【Science】深度残差网络SurfNet将2D图像转变为现实物体

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