新手的论文笔记3DGaussianSplatting的笔记introductionRelatedwork预备知识Gaussiansplatting3D高斯泼溅原理Overview3DGaussianSplatting的笔记每次都是在csdn上找救命稻草，这是第一次在csdn上发东西。确实是个不错的笔记网站，还能同步，保存哈哈哈。印象笔记，Onenote逊爆了。研一刚开学两个月，导师放养，给的方向还贼大，发点东西还是想找到相似方向的可以一起交流交流。关于NeRF和3DGS的关系，这放个意の茗做的梗图：言归正传，一开始选题是nerf，但是最近3DGS好像要把NeRF干飞了，就赶快来凑凑热闹。如果想
目录前言：什么是需求建模1.用例图1.1用例图1.1.1组件1.1.2用例细化与用例关系1.2用例规约2.ER图/概念类图3.跨角色流程图（串行、协同）4.活动图（并行、协同）5.状态机图6.时序图前言：需求规格说明书：用户场景=》用例图场景说明=》用例规约领域模型=》实体关系图/概念类图、流程图、活动图、状态图、时序图UML是图形化统一建模语言，能够通过图形化的方式为目标系统进行建模，之所以成为统一建模语言，它能够为目标软件系统全生命周期建模，包括：其中，用例图是源头，代表用户的业务场景需求。用户场景需要定义：（目标系统）用户场景建模=》用例图(动态）目标系统需求定义：（目标系统）业务领域建
前言目前数字人实现技术众多，我这里采用基于ER-NeRF，在这里可以看到其介绍：ICCV2023|ER-NeRF:用于合成高保真TalkingPortrait的高效区域感知神经辐射场-https://zhuanlan.zhihu.com/p/644520609ER-NeRF的项目地址：https://github.com/Fictionarry/ER-NeRFER-NeRF,RAD-NeRF,他们都继承自AD-NeRF，都有一个基于dearpygui的GUI界面但是很遗憾，这个GUI很难跑起来，而且本地一般没有大GPU的机器，我们需要一个在云GPU服务器上能跑的webuiER-NeRF训练很简
我正在构建一个具有多个productFlavors的Android应用程序，并使用FacebookSDKv4.1登录和共享内容。问题是，当我尝试在已经安装了相同应用程序(但风格不同)的设备上安装应用程序时，它会引发错误。它不允许我安装第二个应用程序，除非我卸载现有的应用程序。根据这个document，android:authorities应该是唯一的，我应该有多个身份验证来完成我想做的事情。但是，我不能有多个FacebookAppId，想知道是否有更好的方法来解决这个问题。提前感谢任何可以帮助我的人! 最佳答案 尝试以下:listG
上周，我们刚刚报道了3D内容方案商LumaAI完成2000万美元A轮融资消息，本周LumaAI继续宣布推出视频转3D场景API：Video-to-3DAPI。简单来说，现在Luma正式开放了NeRF能力，意味着正在进行商业化探索。正如最近很火爆的GPT等生成式AI那样，NeRF在最近两年同样是一项关注度极高的方案，而以NeRF为核心的LumaAI发展同样迅速。可能很多人还不熟悉LumaAI这家公司，它是一个专注于3D内容方案的平台，短短半年之内先后基于NeRF上线了文生3D模型、网页版全体积NeRF渲染器、视频到3D模型API等功能。关于LumaAI前面我们提到，Luma的核心就NeRF，简单
一、项目简介本项目是一套基于javaSwing和mysql实现的飞机订票系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。包含：项目源码、项目文档、数据库脚本等，该项目附带全部源码可作为毕设使用。项目都经过严格调试，确保可以运行！二、技术实现技术栈：Javaswing，mysql工具：navicat，eclipse或者idea三、系统功能本系统用于远程机票预订，包括远程航班信息查询、机票预订与确认等；主要分为四大功能：查询、订票、退票和管理。管理员登录、注销到系统并进行插入、删除、更新以及查看机票后台数据库操作插入：机票的插入可以按照航班号、班期、公司、座位号、
0.简介最近几年随着深度学习的发展，现在通过深度学习去预估出景深的做法已经日渐成熟，所以随之而来的是本文的出现《Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields》。这篇文章是一个结合单目稠密SLAM和层次化体素神经辐射场的3D场景重建算法，能实时地用图像序列实现准确的辐射场构建，并且不需要位姿或深度输入。核心思想是，使用一个单目稠密SLAM方法来估计相机位姿和稠密深度图以及它们的不确定度，用上述信息作为监督信号来训练NeRF场景表征。代码已经在Github上完成了开源。【搬】NeRF-SLAM：具有神经辐射场的实时密集单目SLAM1.什么是
文章目录📚设计过程概览📚实体-联系模型🐇E-R数据模型🥕实体集🥕联系集🥕属性🐇E-R图📚映射基数🐇二元联系集⭐️🥕一对一🥕一对多🥕多对一🥕多对多🥕联系集展示🐇多元联系集🐇实体集内联系🐇一个复杂的映射基数描述📚参与约束🐇参与约束🐇存在依赖🐇全部参与与存在依赖📚主码⭐️🐇实体集中的码🔑超码、候选码和主码总结❓🐇联系集中的码🐇弱实体集🥕弱实体集的特点🥕弱实体集的主码🥕弱实体集的好处🥕弱实体集的E-R图表示🥕示例🐇强实体集🔑对强实体与弱实体的总结❓📚从实体集中删除冗余属性📚将E-R图转换为关系模式⭐️🐇实体集的表示🥕强实体集的表示🥕弱实体集的表示🐇联系集的表示🐇模式的冗余🐇模式的合并📚扩展的E-R特性
论文：2003.RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis官方网站：https://www.matthewtancik.com/nerf突破性后续改进：InstantNeuralGraphicsPrimitiveswithaMultiresolutionHashEncoding|展示官网：https://nvlabs.github.io/instant-ngp/搞懂神经辐射场的坐标系NeuralRadianceFields(NeRF)-董鑫的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/59999475
神经辐射场（NeuralRadianceFields）自2020年被提出以来，相关论文数量呈指数增长，不但成为了三维重建的重要分支方向，也逐渐作为自动驾驶重要工具活跃在研究前沿。NeRF这两年异军突起，主要因为它跳过了传统CV重建pipeline的特征点提取和匹配、对极几何与三角化、PnP加BundleAdjustment等步骤，甚至跳过mesh的重建、贴图和光追，直接从2D输入图像学习一个辐射场，然后从辐射场输出逼近真实照片的渲染图像。也就是说，让一个基于神经网络的隐式三维模型，去拟合指定视角下的2D图像，并使其兼具新视角合成和能力。NeRF的发展也和自动驾驶息息相关，具体体现在真实的场景重
