#第五人格[超话]#第五/qq扩列滴滴!!!!
记得说是第五还是qq
是裘克单推 不拒同担
喜欢画点小画也养OC
没有什么雷点但雷xz
然后我对vox的印象也不太好 不雷但不爱谈关于他的(闭目)
什么cp都吃除了摄香 病患/心理拉郎
上过S盲女 一直都是单排战士
我不追星 (闭目)
人好相处 !!平时都可以来找我聊天!!我都会回!!!现实会比较社恐
qq空间平时会发oc/游戏/画 然后也会出cos
看的番也很多(一些只看了一部分) 平时也可以找我交流这些 然后我也不介意透剧什么的 总之有人和我聊天我就很开心!!!
有oc的老师们也可以扩列我 然后我可以给你画无偿(倒地
平时可以画你推和CP 给你做饭吃
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上过S盲女 一直都是单排战士
我不追星 (闭目)
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平时可以画你推和CP 给你做饭吃
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上过S盲女 一直都是单排战士
我不追星 (闭目)
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有oc的老师们也可以扩列我 然后我可以给你画无偿(倒地
平时可以画你推和CP 给你做饭吃
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然后我对vox的印象也不太好 不雷但不爱谈关于他的(闭目)
什么cp都吃除了摄香 病患/心理拉郎
上过S盲女 一直都是单排战士
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qq空间平时会发oc/游戏/画 然后也会出cos
看的番也很多 平时也可以找我交流这些 然后我也不介意透剧什么的 总之有人和我聊天我就很开心!!!
有oc的老师们也可以扩列我 然后我可以给你画无偿(倒地
平时可以画你推和CP 给你做饭吃
基于 Instruct-Pix2Pix 的 Instruct-NeRF2NeRF 的源码开放了(另有 Vox-E 等)。扩展一下黄教主的话:对物理世界的建模(暂时还用这个术语),不再非要“Model(Reconstruction) > Render”两步,而完全可以直接“Capture > Generate”。现在,这条技术路线已经很清晰了:
1)runway 的 Gen-1 到 Gen-2、Wonder Studio 对视频生成玩出了花,虽然 SD 能生成深度度(乃至单张影像三维重建),但还是围绕着“关键帧生成 > 平滑连续性 > 进而构建视频”的技术路线(最新如 TemporalNet)……有推说应该考虑引入 NeRF 了。
2)而之前 GeoNeRF、CityNeRF、Mega-NeRF、InfiniCity、WildNeRF……井喷的时候,大家会疑惑:NeRF 的确是解决 CV 的终极问题,instant-ngp 以及 LUMA 的确让人看到成本在降低,但与传统测绘三维建模比有何优势呢?答案是:“NeRF 类的对几何结构的表示能非常好的和现有的图像内容理解的方法兼容,而这两者的兼容以及相互助力能让我们处理很多原来用 SfM/MVS 比较难处理的情况。”简单来说,之前使用经典摄影测量重建点云/Mesh 后再单体化(语义分割),现在采用 NeRF 隐式三维重建了,这里面可以把当下日新月异的 2D 以及多模态的方案融合进去,反正重建的单体还要渲染,要什么风格就直接生成了,而且保证建筑物的细节语义以及基于这些语义的符号描述,真实的、变更材质的、整体乐高风格的……
3)另外,DreamFields、DreamFusion、PureCLIPNeRF 等 Text-to-3D 的通用框架则面对更灵活的场景。
1)runway 的 Gen-1 到 Gen-2、Wonder Studio 对视频生成玩出了花,虽然 SD 能生成深度度(乃至单张影像三维重建),但还是围绕着“关键帧生成 > 平滑连续性 > 进而构建视频”的技术路线(最新如 TemporalNet)……有推说应该考虑引入 NeRF 了。
2)而之前 GeoNeRF、CityNeRF、Mega-NeRF、InfiniCity、WildNeRF……井喷的时候,大家会疑惑:NeRF 的确是解决 CV 的终极问题,instant-ngp 以及 LUMA 的确让人看到成本在降低,但与传统测绘三维建模比有何优势呢?答案是:“NeRF 类的对几何结构的表示能非常好的和现有的图像内容理解的方法兼容,而这两者的兼容以及相互助力能让我们处理很多原来用 SfM/MVS 比较难处理的情况。”简单来说,之前使用经典摄影测量重建点云/Mesh 后再单体化(语义分割),现在采用 NeRF 隐式三维重建了,这里面可以把当下日新月异的 2D 以及多模态的方案融合进去,反正重建的单体还要渲染,要什么风格就直接生成了,而且保证建筑物的细节语义以及基于这些语义的符号描述,真实的、变更材质的、整体乐高风格的……
3)另外,DreamFields、DreamFusion、PureCLIPNeRF 等 Text-to-3D 的通用框架则面对更灵活的场景。
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