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*algorithmとcgに関するsh19910711のブックマーク (6)

  • 最近気になってるText-to-Imageを応用したNeRF論文の解説

    sh19910711
    sh19910711 2024/10/06
    "DreamFields: テキストから3Dモデルの生成 + 学習において3Dのデータは不要 / Text-to-NeRF: 2DのDiffusionモデルによってより鮮明な3Dモデルが作れる / 言語による一貫性を取り入れることで2D生成モデルのみで3Dモデルができる" '23
  • CNNを用いたテクスチャ合成(Texture Synthesis)の仕組みのメモ - めも

    問題設定と評価指標 既存の手法 ノンパラメトリックな手法 パラメトリックな手法 提案手法 概要 詳細 ステップ1 ステップ2 これを基にした画風変換 参考文献 自分の研究が画像処理系の機械学習と関係ないのでやや適当です。 問題設定と評価指標 [Gatys2015]より。 ある画風の画像を入力して、その画風を持った見た目が自然な画像を出力する。 画風の元になった画像が認識できない状態を保って成功とする。つまり画像のつぎはぎが目立つ、といったケースは問題にしない。 CNNを用いた画風変換の元になったモデル。 既存の手法 パラメトリック、ノンパラメトリックと大きく二つの方針に分かれている。 ノンパラメトリックな手法 画風の元になる画像を指定して、そこから画風(を表してると思われるもの)をうまくサンプリングして新しい画像や物体に適用する。 画風変換で検索すると、もはやCNNベースの手法しか検索で出

    CNNを用いたテクスチャ合成(Texture Synthesis)の仕組みのメモ - めも
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/07
    "CNNベースの手法が出る前のテクスチャ合成に関するサーベイ論文は[Wei2009]が詳しい / テクスチャに存在する画像の位置情報によらない画風に関する情報は特徴マップの相関で表現できるはず" 2017
  • 驚くほどキレイな三次元シーン復元、「3D Gaussian Splatting」を徹底的に解説する - Qiita

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、3D業界で大きな衝撃を与えた「3D Gaussian Splatting」1について、ご存知でしょうか?数少ない写真から、目を奪われるほど美しい三次元シーンを再構成できるデモを見て私も大感動しました。なぜこんなに美しいのか、どんな技術で実現したのか、興味が湧いています! "普通の3D物体ではなく、カメラの移動に合わせて、水面に映る景色も正確に表現しています。これはなかなか凄い..." 私も時間をかけて論文や公開されたコード2を勉強しました。家の実装はCUDA化されており、難解な部分が多く、論文に書かれていないこともあり

    驚くほどキレイな三次元シーン復元、「3D Gaussian Splatting」を徹底的に解説する - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/05/22
    "3D Gaussian Splatting: ボクセルで空間を分割せず、かなり高密度なガウス分布に従う単位を使うことで、細かい物体の形状を表現 / カメラの姿勢に応じて、見えた3D Gaussianの色を計算"
  • 画像から人体の3Dモデルを生成する技術 - Qiita

    背景 メタバースやAR等の進展で人体の3Dモデル化は需要大 (Vtuber等のアバター,ゲームモーション作成、映像コンテンツの作成等) 今回は画像や動画からどうやって人体を3D化するかという技術を紹介したいと思います。 3Dモデルの表現方法 画像から3Dモデルを作成する上で重要なのは3Dをどのような形で表現をすればよりNNの学習に適しているかということです。 3DモデルをPoint Cloudのような点群として表現するのか、メッシュとして表現するのかなど同じ3Dにしても多数の表現方法があります。用途やNNの学習に適した表現形式 が多数提案されており、今回はSMPLとNeRFという2つの表現方法に関してご紹介いたします。 押さえておきたい要素技術1: SMPLモデル SMPLとは? パラメータ化された人体の3Dモデル SMPL: A Skinned Multi-Person Linear M

    画像から人体の3Dモデルを生成する技術 - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/05/18
    "SMPL: 間接点,人の向いている方向,それぞれに対する回転角度𝜃と人の体格を決める10次元のパラメータ𝛽という人間が解釈しやすい82個のパラメータで操作可能 / ml-neuman: NeRF+人背景分離用のMaskRCNN+画像からのSMPL推定" 2023
  • nerfstudioでスマホで撮影した動画から三次元データを作ってみる

    こんにちは、初めましての方は初めまして。株式会社 Fusic の瓦です。梅雨に入って降り込める雨を眺めるたびに々とした気持ちになる反面、「引きこもるための口実が出来て良かった」と思ってしまいます。 以前こちらの記事で NeRF という、画像から三次元形状を復元する技術についてのレビュー論文の紹介をしました。この記事では、NeRF を手軽に試せる nerfstudio というツールを使って自分で撮影した動画から物体の三次元形状の復元を行い、さらに点群データとして出力して python でデータを触ってみたいと思います。 nerfstudio の簡単な紹介 Nerfstudio provides a simple API that allows for a simplified end-to-end process of creating, training, and visualizing

    nerfstudioでスマホで撮影した動画から三次元データを作ってみる
    sh19910711
    sh19910711 2023/06/16
    "nerfstudio: NeRF を簡単に扱えるようにするためのツール / ちょうどケーキが冷蔵庫にあった / 可視化には open3d というライブラリを使用しました / 「詳解 3次元点群処理 Pythonによる基礎アルゴリズムの実装」という本"
  • データ & アナリティクス | アクセンチュア

    データ分析から導き出されたインサイト無しにAI人工知能)の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上(52%)は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

    データ & アナリティクス | アクセンチュア
    sh19910711
    sh19910711 2021/10/24
    "NeRF: ニューラルネットワークを用いてNovel View Synthesis(NVS)というタスクを解く手法 (Mildenhall et al., 2020) / NVS: あるシーンを多視点から撮影した画像群を教師データとして、別の新しい視点から見た画像を生成するタスク"
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