Nvidia·GET3D
我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格,并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。
RADiCAL 的成立是为了开发世界上最强大的计算机视觉技术,专注于从 2D 内容检测和重建 3D 人体运动。
AI 支持的 3D 动作捕捉——在云端和每台设备上。
为实现这一目标,我们在专有配置中使用了多个科学机构,包括计算机视觉、深度学习和人体测量学。我们的系统不断学习并不断改进。在我们看来,我们永远不会真正完成。
我们的目标是看到跨移动、网络和企业环境实施的技术,无缝地支持电影、电视、艺术、游戏、AR/VR 以及工业和健康应用中的 3D 动画。
本站米卡智搜导航提供的RADiCAL都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由米卡智搜导航实际控制,在2024年5月3日 下午10:37收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,米卡智搜导航不承担任何责任。






