NVIDIA 옴니버스는 실시간 시뮬레이션과 3D 환경에서의 협업을 가능하게 하는 혁신적인 플랫폼으로, 다양한 산업에 걸쳐 새로운 가능성을 열고 있다.
본 논문은 정확성, 삼각형 품질 및 특징 정렬을 동시에 고려하는 부드러운 기능을 제안합니다. 이 기능은 연속적인 설정에서 작동하는 법선 이방성 용어와 CVT 에너지 용어로 구성되며, 감쇠 가중치를 도입하여 두 용어 간의 균형을 자연스럽게 달성합니다.
쌍곡 기하학의 다양한 수치적 표현 방식을 비교하고, 각 방식의 장단점을 분석하여 최적의 표현 방식을 제시한다.
물리 기반 특성을 직접 인코딩한 심층 학습 프레임워크를 통해 옷감 시뮬레이션의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
신경망을 활용한 얼굴 이미지의 형태 변형에 대한 혁신적인 방법 소개
데이터로부터 학습한 일반화된 물리적 얼굴 모델을 소개하고, 물리적 효과를 통해 얼굴 애니메이션을 생성하는 방법을 제시합니다.