「cs.GR」カテゴリーアーカイブ

Tetrahedral Diffusion Models for 3D Shape Generation

投稿日: 2022年11月24日 作成者: jarxiv

要約 最近、確率論的ノイズ除去拡散モデル (DDM) によって、ニューラル ネッ … 続きを読む →

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ClimateNeRF: Physically-based Neural Rendering for Extreme Climate Synthesis

投稿日: 2022年11月24日 作成者: jarxiv

要約 物理シミュレーションは、気象効果の優れた予測を生成します。 ニューラル放射 … 続きを読む →

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Exact-NeRF: An Exploration of a Precise Volumetric Parameterization for Neural Radiance Fields

投稿日: 2022年11月23日 作成者: jarxiv

要約 Neural Radiance Fields (NeRF) は、斬新なシー … 続きを読む →

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SPIDR: SDF-based Neural Point Fields for Illumination and Deformation

投稿日: 2022年11月22日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ラジアンス フィールド (NeRFs) は、3D 再構成と新し … 続きを読む →

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Shape, Pose, and Appearance from a Single Image via Bootstrapped Radiance Field Inversion

投稿日: 2022年11月22日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ラディアンス フィールド (NeRF) と GAN を組み合わ … 続きを読む →

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HDR-Plenoxels: Self-Calibrating High Dynamic Range Radiance Fields

投稿日: 2022年11月21日 作成者: jarxiv

要約 高ダイナミック レンジ (HDR) 放射輝度フィールド、HDR-Pleno … 続きを読む →

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Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation

投稿日: 2022年11月21日 作成者: jarxiv

要約 DreamFusion は最近、学習済みのテキストから画像への拡散モデルを … 続きを読む →

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Listen, denoise, action! Audio-driven motion synthesis with diffusion models

投稿日: 2022年11月18日 作成者: jarxiv

要約 拡散モデルは、表現力が高く効率的にトレーニング可能な確率モデルとして関心が … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, cs.CV, cs.GR, cs.HC, cs.LG, cs.SD, eess.AS, G.3 | Listen, denoise, action! Audio-driven motion synthesis with diffusion models はコメントを受け付けていません

InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions

投稿日: 2022年11月18日 作成者: jarxiv

要約 人間の指示から画像を編集する方法を提案します。入力画像と、モデルに何をすべ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.GR, cs.LG | InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions はコメントを受け付けていません

Deep scene-scale material estimation from multi-view indoor captures

投稿日: 2022年11月16日 作成者: jarxiv

要約 映画やビデオ ゲーム業界では、現実世界のシーンの複数の写真からデジタル 3 … 続きを読む →

カテゴリー: 68U05, cs.CV, cs.GR, I.3 | Deep scene-scale material estimation from multi-view indoor captures はコメントを受け付けていません