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insight - コンピュータグラフィックス
高品質かつリアルタイムな放射輝度フィールドレンダリングのための三次元線形ポイントスプラッティング
本手法は、ポイントクラウドを効率的に三次元線形スプラッティングすることで、高品質かつリアルタイムなレンダリングを実現する。
深層強化学習を活用したターゲット位置タスクのためのモーションマッチング
長期的なタスクにおけるターゲット位置タスクのポリシー学習を迅速かつ効果的に行う方法を提案する。
学習を重要視する主要サンプル空間でのサンプリング方法
モンテカルロレンダリングにおける新しい重要サンプリング手法を提案し、実用的なシナリオで効果的な分散低減を示す。
最近の一般的な非剛体シーンの3D再構築の最新動向
実世界のモデル再構築は、コンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンに不可欠であり、新しい洞察を提供します。
物理埋め込み型ディープラーニングフレームワークによる布シミュレーション
物理学を組み込んだディープラーニングフレームワークは、布アニメーションを実現するための画期的な手法である。
オープンユニバース屋内シーン生成：LLMプログラム合成と未編集オブジェクトデータベースを使用した
大規模な言語モデルとビジョン言語モデルを活用して、オープンユニバースの屋内シーンを生成する方法。
汎用性のあるBRDF表現のためのハイパーネットワーク
測定されたBRDFを効果的に再構築する新しいハイパーネットワークアプローチを紹介します。
高品質なニューラル3Dヘッドアバターのビデオ駆動アニメーション
個人に依存しない表現機能を使用して、高品質な3Dヘッドモデルをリアルなアニメーションパラメータに変換する新しい方法を提案します。
3Dモデルの方向性テクスチャ編集
3Dモデルのテクスチャ編集における相対的な方向性と調整の重要性を強調します。
データから一般化された物理的な顔モデルを学習する
物理ベースの顔アニメーションをよりアクセスしやすくするために、大規模な3D顔データセットから学習した一般化された物理的な顔モデルを提案している。
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