使用vae生成3d体素

2024-09-05

VAE(Variational Autoencoder)的原理

Kingma, Diederik P., and Max Welling. "Auto-encoding variational bayes." arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013). 论文的理论推导见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 中文翻译为:变分自动编码器转自:http://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/ 下面是VAE的直观解释,不需

我的世界 ParaCraft 结合开源地图 OpenStreetMap 生成3D校园的方法简介

我的世界ParaCraft结合开源地图OpenStreetMap生成3D校园的方法简介版本1.0 日期2019.2.3 作者Ray (82735589@qq.com) www.TimeGIS.com 0. 目标 Paracraft是LiXiZhi开发的一种类似我的世界Minecraft 的3D编辑软件, Paracraft开放源码,可以在 https://github.com/LiXizhi 找到更多信息. 本文介绍使用NPL语言(一种类似LUA的语言)开发Paracraft的一个Mod插件:

从2D图片生成3D模型（3D-GAN）

https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54783209 3D-GAN是使用生成对抗网络学习2D图像到3D模型的映射,生成网络负责生成3D模型,对抗网络判断这些模型是真是假. 3D-GAN:http://3dgan.csail.mit.edu/ 3D-GAN paper:https://arxiv.org/pdf/1610.07584v2.pdf 3D-GAN代码:https://github.com/zck119/3dgan-relea

4.keras实现-->生成式深度学习之用变分自编码器VAE生成图像(mnist数据集和名人头像数据集)

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder) VS 生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴; GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型. 自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,

使用Three.js为QQ用户生成3D头像阵列

东西其实比较简单,就是输出某一范围内QQ账号的3D头像涉及的技术主要是Three.js的基本使用而后通过腾讯的接口异步并发请求QQ用户头像,Canavs作图生成Texture应用在球体上需要注意的是,必须修改Chrome启动参数允许访问跨域资源才可正常打开此页面 GitHub地址:https://github.com/gstoken/qq-cube 先上效果图然后是主要代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <hea

能否通过六面照片构建3D模型？比如人脸，全身的多角度照片，生成3D模型。？

https://www.zhihu.com/question/36412840 9023 添加评论分享邀请回答举报收起已关注写回答 9 个回答默认排序叛逆者计算机图形学.C++ 话题的优秀回答者 18 人赞同了该回答一般物体的话,6面基本够了.但如果有一些凹陷处在6个面都看不到的话,会有问题.那样的软件太多了,比如Audodesk 123D.Kinect Fusion是连续扫描的方法,比6个面能做到更好的结果.我做的Kinect Fun Labs,只要前后两个面

生成3D多棱柱的方法（3D立体图片）

先上一个效果图主要运用的技术点就是确认基点,确认每个盒子旋转的度数 3D变换 transform: rotateY(-360deg); 景深 perspective 3D舞台 transform-style: preserve-3d; 代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>生成任意棱柱的

（二）GameMaker:Studio ——使用等高图生成3D地形

上一篇,我们讲解了GM中导入模型的方法,这节我们来讲地形. 源文件地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=685772423&uk=2466343590 使用等高图创建地形,对于GM来说,相比其他方法比较便宜. 1.地形数据存储在图片中,一张黑白表示等高图,生成高度值:另一张则为贴图,生成模型顶点的色彩,都被存储在数组中. 2.Z值的获取得以简化,通过检索数组快速获取. 3.自由设定大小,高度比例,而且占用系统资源少. 在这源程序中,使用YOYO

extjs+amcharts生成3D柱状图和数据表格使用总结

废话不多说,使用extjs+amcharts创建3d柱状图和数据表实例,如下: 1.首先定义一个数据模型 Ext.define("cacheHijack", { extend : 'Ext.data.Model', fields : [ { name : 'id', type : 'double' }, { name : 'site', type : 'string' }, { name : 'domain', type : 'string' }, { name : 'date', t

记忆中的像素块褪色了吗？用开源的体素编辑器重新做个 3D 的吧！

本文适合对图形表现有兴趣的美术或者开发人员本文作者:HelloGitHub-Joey 早期的的显示设备像素颗粒较大,使得显示内容的颗粒感严重,像是由一堆方块组成的.比较好的例子就是 GBA 上的游戏,相信这也是很多朋友宝贵的童年回忆.这种艺术风格一直延续到现在,虽然显示设备的分辨率已经足以显示非常细腻的画面,但还是有不少人偏爱像素风格的游戏与艺术画. 像素(Pixel)的概念对应到 3D 空间中就是体素(Voxel),使用离散的基本单位来表示 3D 空间中的物体,最直白的理解就是一个个小方块,

PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测

PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法.整个框架由两个阶段组成:第一阶段用于自下而上的3D方案生成,第二阶段用于在标准坐标系中细化方案

HTML5画布生成的3D飞船舰队效果

在线演示本地下载使用HTML5画布2D来模拟3D的空间效果,生成舰队飞行效果,了解如何开发,请阅读下面代码相关“轻视频”: HTML5画布模拟生成3D的舰队飞行效果

3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation

3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation 原文章:https://www.yuque.com/lart/papers/wmu47a 动机主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的考虑来自D通道的深度信息. 所以对于这类任务需要联合2D外观和3D几何信息来进行联合推理. 深度信息编码关于将深度信息编码为图像的方法有以下几种: 通过HHA编码来将深度信息编码为三通道: hori

3D图形处理库

转自 3D图形处理库高性能软件光栅化渲染器 OpenSWR OpenSWR —— 用于OpenGL的高性能,高度可扩展的软件光栅化渲染器 OpenSWR的目的是提供一个高性能,高度可扩展的OpenGL兼容软件光栅化渲染器,允许使用未经修改的可视化软件. ... 全新 3D 可视化库 ECharts-X ECharts-X是 ECharts 团队推出的全新 3D 可视化库,它是基于 ECharts 的扩展,底层深度整合了 WebGL 库QTEK和 Canvas2D 库ZRender. 特色混搭

生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用

https://juejin.im/post/5d3fb44e6fb9a06b2e3ccd4e 生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构. 生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片. GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型.其中一个称为"生成器"或"生成网络"模型,可学习生成新的可用案例.另一个称为"判别器"或"判别网络",可学习判别生

3D重建算法原理

3D重建算法原理三维重建(3D Reconstruction)技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题.早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入,重建出场景中的三维模型.但是,受限于输入的数据,重建出的三维模型通常不够完整,而且真实感较低.随着各种面向普通消费者的深度相机(depth camera)的出现,基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展.以微软的Kinect,华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉,体积适当,操作方便,并且易于研究者

CVPR2020论文解读：3D Object Detection三维目标检测

CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方

2020厦门大学综述翻译：3D点云深度学习（Remote Sensiong期刊）

目录摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

浅议像素化与体素化Part.1——平面图形像素化

什么是像素化学计算机的人往往都比较清楚图形和图像的区别,而且往往能够从数据结构的角度理解这两者的区别,一般来说,图形是由几何空间中的基本图元所组成,表现为用外部轮廓线条勾勒成的矢量图.例如由计算机绘制的直线.圆.矩形.曲线.图表等.而图像是由扫描仪.摄像机等输入设备捕捉实际的画面产生的数字图像,是由像素点阵构成的位图.例如在二维几何空间中,同样是为了表述一个四边形,从图形的角度去看,需要提供四个顶点的坐标作为基本图元,然后提供一个画线的指令,将四个顶点按顺序提供出来.而从图像的角度看,一个四边

OpenCASCADE Data Exchange - 3D PDF

OpenCASCADE Data Exchange - 3D PDF eryar@163.com Abstract. Today most 3D engineering model data are save to 3D PDF files. Universal 3D(U3D) along side Product Representation Compact(PRC), U3D is the historical foundation used to embed 3D interactive

3D建模与处理软件简介

[前言]自半年前笔者发表博客“什么是计算机图形学”以来,时常有人来向笔者询问3D模型的构建方法与工具.笔者的研究方向是以3D技术为主,具体包括3D建模,3D处理及3D打印三个方面,在3D建模与处理方面从事了十多年的研究,接触过很多3D相关的软件,在这方面有些经验.因此,特撰写此文,以帮助我们的学生及关注3D技术的人了解3D建模和3D技术.本文仅仅为笔者根据自己的经验对3D建模与处理软件浅薄的理解,不涉及对技术的深入讨论,是非学术性的.因此,笔者尽量尝试用通俗的语言介绍一下各种3D建模的软件和工具

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