继去年火遍全网的虚拟人之后，AI绘画又成了今年热议的科技话题。AI绘画就是「以文生图」，打通了文字和图像的隔阂，只要输入一段文字描述，AI就可以把用户脑海中想象的画面呈现出来。这是一种文字转图像（Text-to-image）特性的崭新交互方式，使用文字描述，或者基于画面意象和故事，或者基于艺术家风格、构图、色彩、透视方法等专业名词，就能在数十秒内生成完整的绘画作品，人人都能成为艺术家。例如这种：除了国画、风景画，二次元也不在话下。简单来说，就是AI学会了“命题作画”。其实，AI绘画早在2015年就已经出现，但随着技术的不断增强，人们惊奇的发现，AI作画已经发展到了难以想象的地步。在国内外网络上
目录软件和插件下载安装软件Style3DAtelier放入插件布料模拟制作：导出人物 ：数字人与小白人Style3D添加衣服：导入小白人或数字人：身高修改：uv调整模拟查看情况： 导出smd格式：将smd导入UE5：关于简单的骨骼替换，来做到换装效果的数字人，大家懂的都懂。UE5数字人毛发衣服的替换以及动画蓝图放在哪里_多方通行8的博客-CSDN博客接下来，我将介绍一个软件，将通过这个软件来制作布料模拟与数字人身上的布料模拟。软件和插件下载下载的软件叫做Style3D：进入之后，我们可以看到两个下载的东西【左边的是软件，右边的是放到ue引擎里面的插件】【记得要注册账号，不然用不了】： 安装软
受益于预训练的大型语言模型和图像扩散模型（SatbleDiffusion等）的可用性，自动化三维内容生成近期取得了快速进展。现有的文本到三维模型的生成方法通常使用NeRF等隐式表达，通过体积渲染将几何和外观耦合在一起，但在恢复更精细的几何结构和实现逼真渲染方面存在不足，所以在生成高质量三维资产方面效果较差。在这项研究中，华南理工大学提出了一种用于高质量文本到三维内容创建的新方法Fantasia3D，关键之处在于对几何和外观进行解耦的建模和学习。图片项目地址：https://fantasia3d.github.io/对于几何学习，Fantasia3D依赖于显隐式结合的表达，并提出将渲染的表面法线
入门【英文版】用PyPI或Conda安装Open3DPython包通过PyPI和Conda发布。支持的Python版本:3.63.73.8支持的操作系统:Ubuntu18.04+macOS10.14+Windows10(64-bit)如果你有其他Python版本(比如Python2)或操作系统，请参考编译源码并从源代码处编译Open3D。Pip(PyPI)$pipinstallopen3d注意：一般来说，我们建议使用虚拟环境来集装箱化开发环境。否则，取决于配置，Python3需要使用pip3进行安装,或需要使用--user选项来避免权限问题。举例：$pip3installopen3d#or$p
Unity3D调用C++库执行图像处理时，需要快速传递Texture2D纹理像素数据块，获取数据块C++指针(C#中用IntPtr表示)代码如下/**对象转为指针**/publicSystem.IntPtrGetIntPtrT>(Tobj){System.Runtime.InteropServices.GCHandlehandle=default(GCHandle);try{handle=System.Runtime.InteropServices.GCHandle.Alloc(obj,System.Runtime.InteropServices.GCHandleType.Pinned);re
2016年6月30日，LayaAir引擎1.0正式版首次发布，今天迎来了它的7周岁生日。7年，3个大版本，代表着引擎不同阶段、不同的时代、不同的定位。2016年6月的第1代引擎版本定位是极致性能，支持2D与3D游戏开发，满足大型游戏流畅运行。2019年1月的第2代引擎定位最强国产WEB3D开源引擎，满足各类型3D游戏开发需求。在实现了一个又一个小目标之后。今天，LayaAir3.0正式版来了，在保持极致性能、领先的Web3D引擎技术的历史积累之上。LayaAir3.0新增支持现代高性能并行渲染器API、开放式的可编程的渲染管线等，继续提升着3D引擎渲染效果能力。新增3D场景编辑、材质编辑、蓝图
今天瑞云渲染小编给大家带来一篇ÜmralIsmayilov作者Bowser项目背后的工作流程，展示了头发是如何修饰的，并解释了纹理化过程。简介大家好，我是尤姆拉尔-伊斯马伊洛夫，是一名3D角色艺术家和动作设计师，在阿塞拜疆的巴库工作。从年轻的时候起，我就对3D行业和动画充满了热情，这使我在这个领域追求职业发展，学习三维世界和设计的基本原理和原则是我人生中的一个关键决定，我之前的绘画和素描经验使我能够迅速理解建模和雕刻的概念。为了不断提高我的技能，我每天都在练习，观看各种技术和教程，因此，几年来我一直以自由职业者的身份从事各种项目，包括游戏开发、预告片制作、角色开发、NFT项目等等，这些经验使我
图1NuScences纯视觉3D检测榜单(2022.3.18) 这篇论文对应NuScenes纯视觉榜三方法PETR，旷视科技于2022年3月上传至arXiv。PETR是DETR3D的改进，在没有外部训练数据的情况下，性能已经优于DETR3D。本人由于工作原因比较关注ATE（平均目标中心点误差）和AOE（平均目标偏航角误差）两项指标，从图2可以看出，PETR方法AOE指标基本和DETR3D方法持平，但ATE指标除了bicycle类别均优于DETR3D，尤其是bus和constructionvehicle这类大型车辆目标。图2PETR和DETR3D性能对比PETR论文链接：https://arx
图1NuScences纯视觉3D检测榜单(2022.3.18) 这篇论文对应NuScenes纯视觉榜三方法PETR，旷视科技于2022年3月上传至arXiv。PETR是DETR3D的改进，在没有外部训练数据的情况下，性能已经优于DETR3D。本人由于工作原因比较关注ATE（平均目标中心点误差）和AOE（平均目标偏航角误差）两项指标，从图2可以看出，PETR方法AOE指标基本和DETR3D方法持平，但ATE指标除了bicycle类别均优于DETR3D，尤其是bus和constructionvehicle这类大型车辆目标。图2PETR和DETR3D性能对比PETR论文链接：https://arx
[pytorch]3DUnet+Resnet替换Encoder1.Unet1.1Unet2D版本1.2Unet3D版本2.Resnet3.UNet_3d_resnet_encoder本文介绍如何实现Unet的3D版本，以及如何用Resnet替换Unet原始版本的Encoder.原版Unet的实现:U-Net(ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation)Resnet的实现:[pytorch]2D+3DResNet代码实现,改写建议先对这两种网络结构有一定的了解，如果懒得去学习的话可以直接使用第三章节U-Net_resnet_encode
