ETH Zurichなど、Deep learningを用いて流体シミュレーションを生成するモデルを発表。最大700倍高速化でVRやゲームなどリアルタイムにも適応可

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amagitakayosi CNNで流体シミュレーションっぽい動きを推定してアニメーションを高速に生成って、便利だけどそれでいいのか……？って感じがするな

2019/02/22 リンク

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ETH Zurichなど、Deep learningを用いて流体シミュレーションを生成するモデルを発表。最大700倍高速化... ETH Zurichなど、Deep learningを用いて流体シミュレーションを生成するモデルを発表。最大700倍高速化でVRやゲームなどリアルタイムにも適応可 2019-02-19 チューリッヒ工科大学やミュンヘン工科大学、Pixarによる研究チームは、deep learningを用いて流体シミュレーションを生成するモデル「Deep Fluids」を発表しました。論文：Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations 著者：Byungsoo Kim, Vinicius C. Azevedo, Nils Thuerey, Theodore Kim, Markus Gross, Barbara Solenthaler 所属：ETH Zurich, Technical University of Mu

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digitaltan2019/02/25
prototechno2019/02/22
amagitakayosi2019/02/22
bayaread2019/02/20
gyu-tang2019/02/19
cignoir2019/02/19

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