Creating Usable 3D Models with Generative AI | Masterpiece Studio
We’ve built the first, 3D Generative AI that creates 3D models from text prompts that are directly usable within games and other 3D applications. To really understand what this means and the impact this will have on 3D creation - right now, as well as in the future - we’re going to need to toggle between two different modes of granularity: high and low levels. At a high level, we’re reimagining wh
dToF/iToF LiDARセンサの原理や製品について - arutema47's blog
記事の目的 本記事ではdToFとiToF LiDARの基本や原理について説明します。 また込み入った理論ではなく、LiDARの大まかな種類や用途を理解するのが目標です。 LiDARセンサはLight Detection and Rangingの略で光を使った距離測定技術の総称です。 RADARが電磁波を使って距離を測るのに対して、光を使った距離センサを指します。 こちらは距離センサ全般の記事です。合わせてどうぞ。 aru47.hatenablog.com 記事の目的 LiDARには大きく２種類ある dToF LiDAR 原理 dToF LiDARの製品 dToF LiDARの種類について iPadのdToF LiDAR indirect Time of Flight 原理 iToF LiDARの製品 参考文献 最後に LiDARには大きく２種類ある LiDARには大きく２つ種類があります。
6D.ai
6D.ai is Now Part of Niantic Labs The technology is no longer available, for AR mapping please visit Niantic Labs 6D.ai is Now Part of Niantic Helping to Build The AR CloudThe next platform is not a device, it is a 1:1 machine-readable map of the world that all apps will run on. Some call this the Mirrorworld or AR Cloud. 6D.ai is now part of the Niantic Real World Platform team working to offer d
MRIやCTなどのDICOM画像を3Dモデルに変換する方法
筆者が現在の学校に入学した頃、既にCTやMRIの画像をモニター上で3Dに再現する高性能なソフトウェア(ワークステーション)は存在していたが、3Dプリンタや拡張現実などの発展により、撮像した臓器のモデルをモニター以外の場所でも五感で体感することが出来るようになった。 神戸大学大学院の医学研究科に所属している医師、杉本真樹氏が中心となって、これらの取り組みを行っている。杉本氏は、医療画像アプリケーションOsiriXの開発にも携わり、現在ではOsiriXをベースとした低侵襲度の手術法やロボット手術などの研究をしている。 OsiriXは無料版も提供されており、以前撮像してもらったCTやMRIのデータがCD-Rなどで手元に残っていれば、お金をかけずに自分の身体の3Dモデルを作ることが出来る。(ただし、OsiriXはMac専用なので、Windowsの場合は、SlicerやITKSnapなどがある。)
A Benchmark for 3D Mesh Segmentation
Overview This mesh segmentation benchmark provides data for quantitative analysis of how people decompose objects into parts and for comparison of automatic mesh segmentation algorithms. To build the benchmark, we recruited eighty people to manually segment surface meshes into functional parts, yielding an average of 11 human-generated segmentations for each of 380 meshes across 19 object categori
ShapeNet
ShapeNet is an ongoing effort to establish a richly-annotated, large-scale dataset of 3D shapes. We provide researchers around the world with this data to enable research in computer graphics, computer vision, robotics, and other related disciplines. ShapeNet is a collaborative effort between researchers at Princeton, Stanford and TTIC. ShapeNetCore ShapeNetCore is a subset of the full ShapeNet da
香港城市大学ら、手描きスケッチから法線マッピングを推論する敵対生成学習（Wasserstein GAN）を用いた手法を発表
香港城市大学ら、手描きスケッチから法線マッピングを推論する敵対生成学習（Wasserstein GAN）を用いた手法を発表 2018-01-07 香港城市大学と大連理工大学の研究者らは、機械学習とユーザガイダンスを用いてスケッチから法線マッピング（ノーマルマッピング）を推論する手法「Sketch2Normal」を論文にて発表しました。 Sketch2Normal: Deep Networks for Normal Map Generation Wanchao Su、Xin Yang、Hongbo Fu 本稿は、手描きのスケッチを入力に敵対生成学習Conditional WGAN（Wasserstein Generative Adversarial Network）を用いて法線マッピングを生成する提案をします。 関連 リヨン大学ら、直感的なスケッチ入力から現実的な仮想地形モデルを生成できる敵
3次元計測とフィルタリング
4. センサのタイプ Structured Light Coding • Kinect V1, Xtion, RealSense F200, RealSense SR300 Time of Fight • Kinect V2, MESA SR4000, DepthSense525 Stereo Camera + Unstructured Light • RealSense R200, RealSense RS400 Stereo Camera 主なメーカー Microsoft Kinect V1, V2 Intel RealSense R/F xxx R: Rear F: Front 近年のデプスセンサの種類 4 5. Microsoft Kinect V1 5 RGBカメラ 640x480@30fps, 1280x960＠12fps デプスセンサ 640x480@30fp
CGALのサンプルを実行する(その3) - tak0kadaの何でもノート
http://doc.cgal.org/latest/Point_set_processing_3/index.html#Point_set_processing_3NormalOrientation を少し変更して実行した。 法線推定 #include <CGAL/Exact_predicates_inexact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/pca_estimate_normals.h> #include <CGAL/mst_orient_normals.h> #include <CGAL/property_map.h> #include <CGAL/IO/read_off_points.h> #include <CGAL/IO/write_xyz_points.h> #include <cstring> // to use strcmp
すごいソフトが出た！写真から3Dモデルが作れる夢のツール（しかも無料）【Autodesk 123D Catch】
様々な角度から撮影した写真をアップすることで、自動的に3Dモデルを作成してくれるこのツール。objやdwgといった形式に変換することもできるので、3DCGソフトやCADソフトなどが使える方なら、さらに可能性が広がりそうです。 これで自分の部屋の写真を3D化して、家具などを自由にレイアウト出来るようになると嬉しいかも。夢が広がりますね。
ポリゴン女子の歴史 - うさだBlog / ls@usada's Workshop
# 1993/??/?? バーチャファイター / SEGA / Model1/SS/32X 当時の最先端技術を結集して生まれたSEGA Model1システムに搭載されたのは、固定機能のフラットシェーダのみであり、テクスチャマッピングは使用できなかった。 - 1994/11/?? バーチャファイター2 / SEGA / Model2/SS Model1の後継基板であるModel2ではバーチャファイター2が開発され、そのビジュアル的インパクトから、普段およそビデオゲームなどやらない人間まで巻き込み、スト2を越える格闘ゲーム史上最大規模のヒットを記録した。Model2には依然として固定機能のフラットシェーダしか搭載されていなかったが、「デカールではなく階調のみ」という特殊な仕様ながらテクスチャマッピングが使用可能となっており、品質の向上に大きく貢献した。 - 1994/12/?? 鉄拳 / ナム
New toolkits released » Visual-Experiments.com
V3DSfMToolkit ETH-V3D Structure-and-Motion software was created by Christopher Zach. The original source code with dataset is available at Christopher Zach Open-Source page (GPL license). I have created a windows port of V3DSfMToolkit with scripting wich is available as both binary (V3dSfMToolkit1.zip) and source (github). I’ve tested this toolkit with the dataset given by Christopher Zach (see ab
TwitLonger — When you talk too much for Twitter
えーこれ全部2D-3D変換なの？すごい Tarzan in 3d http://www.youtube.com/watch?v=YV7jY06xUI8 Jurassic Park in 3d http://www.youtube.com/watch?v=_lOZ4L3s_hM The Mask in 3d http://www.youtube.com/watch?v=zgJlBsJnt1w Eight Legged Freaks in 3d http://www.youtube.com/watch?v=4KLAd-3Vn2Y The Matrix in 3d http://www.youtube.com/watch?v=c45FMS4nMYA Star Wars I in 3d http://www.youtube.com/watch?v=nlo5qh9FuPw Reply · Repor
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第二回 3Dなんでも勉強会
Laser: Latent Set Representations for 3D Generative Modeling
Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation
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NVIDIA 3D Vision using OpenGL on Linux
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