最近AI画师的杰出表现让人惊讶无比，2022虽然不是ai绘图这项技术诞生的时间，但却是到目前为止最爆火出圈的绘图元年，现在市场上也已经有了很多成熟的AI绘画APP：用户仅需打开相应的AI绘画软件，在创作页面，只需要输入相应的关键词，你想生成什么样的画就输入什么关键词，然后点击创作，十几秒后，一幅惊艳的画作就生成了，如下都是NovelAI生成的图像：
然而最近，二维版的绘画领域已经满足不了AI了，AI已经开始进入3D世界，直接一句话/一张图，生成3D模型、立体人像、全方位环绕视频，输入简单的文本提示，就能生成3D模型，比如
可以看到生成的模型不仅可以渲染生动的物体形状，还可以渲染合理的光线、颜色、密度，更重要的是，生成的3D模型还可以导出到网格中，用建模软件进一步加工。
前不久Dreamfields-3D已经宣布开源，并且提供了colab地址！
这意味着AI画师三维版玩法十分低门槛，对我们本地机器没有任何硬性配置要求，直接在线就可以colab试玩了。大致只需要三步。这里我们介绍一下colab上在线玩的步骤：
首先打开Dreamfields-3D的colab试玩地址，可以看到，Dreamfields-3D的Jupyter Notebook代码：
展开可以看到，其分为三大部分：①机器检查；②环境安装；③训练和测试
点击check the machine的运行按钮
代码需要连接Google云端硬盘读写文件，点击连接。
配置一下training和test的设置参数，保存格式有视频和网格两种，输出模型格式为带顶点色的obj和ply。如果你只是简单试玩，可以选择不动他的参数。
然后依次点击运行按钮就可以开始试玩了，初始训练轮数为200轮，每轮运行时间大概需要1分钟，每10轮会进行一次输出，可以观看每10轮的效果：
等待训练完成后，就可以输入自己想要的文本来生成3D模型啦。
上节我们体验的是Dreamfields-3D，可以看到虽然可以生成模型，但是看起来效果并不是很好，风格比较诡异，而前不久Google Research在Dreamfields-3D基础上做了改进，发布了最新成果DreamFusion，让生成模型的形态、颜色、光线、密度有巨大的飞跃，虽然 Dreamfusion 还未开放使用，但项目网站提供了生成画廊：DreamFusion预览地址
要直接训练一个text-to-3D的模型非常困难，因为DALL-E 2等模型的训练需要吞噬数十亿个图像-文本对，但并不存在如此大规模的3D标注数据，目前也没有一个高效的模型架构对3D数据进行降噪。DreamFusion先使用一个预训练2D扩散模型基于文本提示生成一张二维图像，然后引入一个基于概率密度蒸馏的损失函数，通过梯度下降法优化一个随机初始化的神经辐射场NeRF模型。
在DreamFusion中，使用了一个预先训练的二维文本到图像扩散模型，扩散模型是潜在变量生成模型，它学习将样本从可控制的噪声分布逐渐转换为数据分布。
评分蒸馏采样的损失函数叫SDS，其代替CLIP通过文本到图像的Imagen扩散模型来计算损失。用评分蒸馏采样来表示生成过程中的损失，通过不断优化最小化这种损失，
通过优化实现可控制的采样，从而输出质量良好的3D模型。
除此之外，与Dream Fields相比，Dreamfusion通过文本提示生成高质量、深度和普通的背光3D对象。使用Dreamfusion生成的多个3D模型也可以缝合到一个场景中，比如下图，迭代地细化一个示例文本提示，同时从四个不同的方面渲染每个生成的场景：
Dreamfusion从随机的相机位置和角度反复渲染NeRF的视图，用这些渲染结果作为环绕Imagen的分数蒸馏损失函数的输入。每次迭代都包含四步：①随机采样一个相机和灯光；②从该相机和灯光下渲染NeRF的图像；③计算SDS损失相对于NeRF参数的梯度；④使用优化器更新NeRF参数。
例子：冲浪板上孔雀的单反照片：
作为一名人工智能领域研究生，早在21年上半年，我就开始深入文本生成图像领域，可以说，领域内一年半来的发展真的非常迅速，目前都已经有很多比较成熟的商业应用，自从文本引导的图像生成模型火了以后，画家群体迅速扩张，不会用画笔的人也能发挥想象力进行艺术创作。
那么对于文本生成3D这个新的领域，未来AI用于模型设计辅助的潜力也是值得期待，不仅能帮助画师进行设计，也许还能帮助建模师/设计师进行3D建模、产品设计、学术建模、建筑设计、元宇宙开发等等，潜力无限，为何不现在就开始学习新工具，开始全新的创意探索呢？
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
Unity自动旋转动画1.开门需要门把手先动,门再动2.关门需要门先动,门把手再动3.中途播放过程中不可以再次进行操作觉得太复杂?查看我的文章开关门简易进阶版效果:如果这个门可以直接打开的话,就不需要放置"门把手"如果门把手还有钥匙需要旋转,那就可以把钥匙放在门把手的"门把手",理论上是可以无限套娃的可调整参数有:角度,反向,轴向,速度运行时点击Test进行测试自己写的代码比较垃圾,命名与结构比较拉,高手轻点喷,新手有类似的需求可以拿去做参考上代码usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;u
之前说过10之后的版本没有3dScan了，所以还是9.8的版本或者之前更早的版本。 3d物体扫描需要先下载扫描的APK进行扫面。首先要在手机上装一个扫描程序，扫描现实中的三维物体，然后上传高通官网，在下载成UnityPackage类型让Unity能够使用这个扫描程序可以从高通官网上进行下载，是一个安卓程序。点到Tools往下滑，找到VuforiaObjectScanner下载后解压数据线连接手机，将apk文件拷入手机安装然后刚才解压文件中的Media文件夹打开，两个PDF图打印第一张A4-ObjectScanningTarget.pdf，主要是用来辅助扫描的。好了，接下来就是扫描三维物体。将瓶
MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO
我刚刚看到whitehouse.gov正在使用drupal作为CMS和门户技术。drupal的优点之一似乎是很容易添加插件，而且编程最少，即重新发明轮子最少。这实际上正是Ruby-on-Rails的DRY理念。所以:drupal的缺点是什么？Rails或其他基于Ruby的技术有哪些不符合whitehouse.org(或其他CMS门户)门户技术的资格？ 最佳答案 Whatarethedrawbacksofdrupal?对于Ruby和Rails，这确实是一个相当主观的问题。Drupal是一个可靠的内容管理选项，非常适合面向社区的站点。它
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion是否有适用于这些的3d游戏引擎？
当音乐碰上区块链技术，会擦出怎样的火花？或许周杰伦已经给了我们答案。8月29日下午，B站独家首发周杰伦限定珍藏Demo独家访谈VCR，周杰伦在VCR里分享了《晴天》《青花瓷》《搁浅》《爱在西元前》四首经典歌曲Demo背后的创作故事，并首次公布18年前未发布的神秘作品《纽约地铁》的Demo。在VCR中，方文山和杰威尔音乐提及到“多亏了区块链技术，现在我们可以将这些Demos，变成独一无二具有收藏价值的艺术品，这些Demos可以在薄盒（国内数藏平台）上听到。”如何将音乐与区块链技术相结合，薄盒方面称：“薄盒作为区块链技术服务方，打破传统对于区块链技术只能作为数字收藏的理解。聚焦于区块链技术赋能，在
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