AI143 PanoHead: 360°에서 형상 인식 3D 풀 헤드 합성 https://github.com/SizheAn/PanoHead 2023. 6. 29. DBARF 이 논문은 "DBARF: Deep Bundle-Adjusting Generalizable Neural Radiance Fields"라는 제목의 논문입니다. 이 논문은 깊은 번들 조정을 통한 일반화 가능한 신경 방사장에 대해 다룹니다. 이 연구는 신경 방사장(Neural Radiance Fields, NeRF)의 일반화 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다. DBARF는 번들 조정(bundle adjustment)이라는 고전적인 컴퓨터 비전 기술을 NeRF에 통합하여, 신경 방사장이 새로운 장면에 대해 더 잘 일반화되도록 합니다. 번들 조정은 카메라의 위치와 방향을 최적화하여 3D 재구성의 정확성을 향상시키는 기술입니다. 이 방법은 NeRF의 일반화 능력을 향상시키는 데 성공했으며, 실험 .. 2023. 6. 28. chatGPT 사용법 https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/cognitive-services/openai/how-to/chatgpt?pivots=programming-language-chat-completions ChatGPT 및 GPT-4 모델을 사용하여 작업하는 방법 - Azure OpenAI Service ChatGPT 및 GPT-4 모델을 사용하는 방법에 대한 옵션에 대해 알아봅니다. learn.microsoft.com 시스템의 역할을 주고 사용자의 예상 질문이 오면 assistant의 기본적인 응답을 작성하여 퓨샷러닝을 한다. [ { "role": "system", "content": "시스템에 관한 설명이나 시나리오 간략 소개" }, { "role": "user", "content.. 2023. 6. 28. NeRF−− 2D 이미지 세트만으로 NVS(Novel View Synthesis)의 문제를 고려하면, 우리는 전방을 향한 장면에서 NeRF(Neural Radiance Field)의 훈련 과정을 단순화합니다. 내장 포즈와 6DoF 포즈를 모두 포함하여 알려진 카메라 매개변수 또는 사전 계산된 카메라 매개변수의 요구 사항을 제거합니다. 이를 위해 우리는 세 가지 기여와 함께 NeRF−−를 제안합니다. 첫째, NeRF 훈련을 통해 카메라 파라미터를 학습 가능한 파라미터로 공동으로 최적화할 수 있음을 보여줍니다. 측광 재구성을 통해; 둘째, 카메라 파라미터 추정과 새로운 뷰 렌더링의 품질을 벤치마킹하기 위해, BLEFF(Blender Forward-Facing Dataset)라고 하는 경로 추적 합성 장면의 새로운 데이터.. 2023. 6. 27. 이전 1 ··· 16 17 18 19 20 21 22 ··· 36 다음
