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    Unity Metaverse(五)、Avatar数字人换装系统的实现方案

    前言 "Avatar换装" 随着元宇宙概念的火热,数字人换装捏脸的实现方案逐渐受到更多关注,本篇内容主要介绍如何在Unity中实现数字人的换装系统,涉及的所有美术资源均来源于RPM(Ready Player...如何将RPM中编辑的Avatar导入到Unity 本专栏的第一篇内容中有介绍RPM的使用以及将Avatar导入Unity的过程,下面简要说明。...首先要下载其SDK,地址:Ready Player Me - Unity SDK[2],将下载的.unitypackage包导入到Unity中,可以看到菜单栏中有了Ready Player Me的选项,...导出fbx 如何提取模型中的Mesh网格、Material材质、及Texture贴图 Mesh网格和Material材质的提取可以直接在Skinned Mesh Renderer组件中获取并通过实例化并调用...} } Avatar换装 References [1] Ready Player Me: https://readyplayer.me/ [2] Ready Player Me - Unity SDK

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    开源篇--精准定位 模型重心坐标

    三维模型格式转换神器-assimp 这里我们以fbx模型为例,来说明获取重心的步骤。...加载模型获取aiScene 2、遍历aiScene下RootNode下的所有节点 3、获取aiMesh来计算模型的重心 1加载模型 加载模型示例代码如下: auto inFile = R"(tt2.fbx...第一步:计算网格体的重心 第二步:加上变换矩阵 变换矩阵是指增加在模型上面的平移旋转缩放的变换矩阵,从而导致模型的重心位置发生变化。...这里与3dmax进行比较结论如下: 1、当3dmax导出的fbx为Z轴向上时 3dmax坐标如下: box01:中心点坐标(0,-0.5,1) box02:中心点坐标(0,1.5,1) box03:中心点坐标...0,1,-0.5) box02:中心点坐标(0,1,1.5) box03:中心点坐标(2,0,-0.5) 结论:整个重心点坐标,只需要交换Y轴和Z轴,即可和3dmax一致 Part4总结 本文主要介绍了如何通过

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    大神驾到 |「大掌教」Cocos3D组件详解

    文章要点如下: 3d系统基础 FBX模型导入 配置模型参数 相机分组 2D相机设置 添加UI节点 添加3D节点 设置灯光 设置平台接收阴影 设置3D相机 3D场景编辑器 设置模型材质 设置模型产生阴影...设置相机位置 播放动画 增加3D动作 3d系统基础 在 Creator 2.1 版本中,支持了 3D 模型渲染、3D Camera、3D 骨骼动画 等 3D 特性,同时编辑器原生支持解析 FBX 格式的...下面开始讲解如何导入FBX格式的3D模型。 FBX模型导入 这里讲解带贴图,带骨骼动作的FBX模型。...在资源管理器新建一个文件夹DanceMode 将贴图文件夹textures和FBX模型文件同时拖入DanceMode目录下 ?...点击属性检查器里面的动画菜单,预先计算骨骼矩阵打上勾,点击应用按钮 ?

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    数组的全排列

    现在如何用计算机的编程语言实现数组的全排列呢? 数组的全排列可用于求解八皇后问题,具体参见:全排列解决八皇后问题。与此同时,全排列经常会出现在笔试或者面试,如求字符串的全排列。...3.3字典序生成全排列的基本过程 给定数组A[N],那么使用字典序输出全排列的方法基本过程描述如下: (1)将A按元素大小递增排序,形成字典序最小的排列; (2)左起从A[0]开始寻找最后一个元素...(6)重复步骤(2)至(5),直到A按元素大小递减排序,即第二步找不到满足条件的A[k]。...总的来说字典序生成全排列的就是:先排序,再由后向前找第一个替换点,然后由向后向前找第一个比替换点所在元素大的数与替换点交换,最后颠倒替换点后的所有数据。 这里之所以都是从后向前寻找,因为可以提交效率。...替换点后面的元素一定是递减排列的,所以只需要从后向前找第一个大于替换点所在的元素就行了。最后颠倒替换点后的所有数据也是让替换点后的数据排列成字典序最小的状态。

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    手把手:用OpenCV亲手给小扎、Musk等科技大佬们做一张“平均脸”(附Python代码)

    文摘菌今天的手把手专栏将为大家介绍,如何用OpenCV随心所欲帮各种人组合“平均脸”。完整的python代码可在后台回复“平均脸”获取。 让我们先来看两张文摘菌好奇的平均脸。...按常理说,平均脸不应该很平庸吗?为什么平均脸吸引人? 根据进化假说,有性繁殖的动物会寻找长着平均脸的伴侣,因为偏离平均值可能产生不利的突变。平均脸也是对称的,因为脸的左边和右边的变化是平均的。...*3矩阵,用于转换点坐标或整个图像。...得到相似变换矩阵后,我们就可以用来它将输入图像和基准点转换生成输出坐标了。我们使用warpAffine来转换图像,用transform来转换点。...如果我们知道两张输入图像的点如何一一对应,那我们很容易就能将两张图像完美对齐。然而我们并没有这些信息。我们只知道这些输入图像68个对应点的位置。

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    协议森林12 天下为公 (TCP堵塞控制)

    然而进入上世纪八十年代,网络开始变的繁忙。许多网络中出现了大量的堵塞(congestion)。堵塞类似于现实中的堵车。网络被称为“信息高速公路”。...我们先来说明堵塞是如何探测的。在TCP重新发送中,我们已经总结了两种推测TCP片段丢失的方法:ACK超时和重复ACK。一旦发送方认为TCP片段丢失,则认为网络中出现堵塞。...另一方面,TCP发送方是如何控制发送速率呢?TCP协议通过控制滑窗(sliding window)大小来控制发送速率。...我们看到,sshthresh是slow start到congestion avoidance的切换点。而片段丢失是congestion avoidance到slow start的切换点。...快速增长和慢性增长的切换点(sshthred)会随着网络状况(何时出现片段丢失)更新。通过上面的机制,让发送速率处于动态平衡,不断的尝试更大值。初始时增长块,而接近饱和时增长慢。

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    MF vs MLP:讲述科学调参在推荐模型中的意义

    本文主要阐述的内容主要为: 1、在相同实验情况下,矩阵分解(Matrix Factorization)在进行参数调优之后是否能比MLP(Multi Layer Perceptron)具有较大幅度的提升?...MLP理论上能拟合任何函数,在NCF论文中作者用MLP替换点积,将用户向量UserEmbedding和物品向量ItemEmbedding拼接后作为输入。 ? ?...NCF网络可以分解为两个子网络,一个被称为广义矩阵分解Generalized Matrix Factorization (GMF),另一个是多层感知机Multi-Layer Perceptron (MLP...基于以上的介绍,我们会有一种潜在的认知,使用MLP替换点积可以增强模型的表达能力,毕竟MLP具有拟合任意函数的能力。在《Neural Collaborative Filtering vs....原文中对调参部分的是较为详尽的,也是非常值得学习的,作者介绍了自己的炼丹过程,如何为矩阵分解(MF)模型搜索最优参数。

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    线性代数:一切为了更好的理解

    001.png 概念:在参照系中,为确定空间一点的位置,按规定方法选取的有次序的一组数据,这就叫做“坐标”....上述基术语的定义指出了线性空间中的任一元素要表示出来需要基,但是基的定义不唯一,但元素间需要符合线性无关的性质 ---- 引出问题:那么线性空间元素间的关系如何表示?...所有这些矩阵都是这同一个线性变换的描述,但又都不是线性变换本身。 如何表示出同一线性变换的描述形式呢? ? 003.png 再次举例: ?...而作为变换的矩阵,不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去,而且也能够把线性空间中的一个坐标系(基)表换到另一个坐标系(基)去。而且,变换点与变换坐标系,具有异曲同工的效果。...那如何度量坐标系M中向量A在I单位坐标系下的度量: ? Paste_Image.png ---- 3:总结 希望不要被误导了...

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