Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla

Método de reiluminação de campo de radiação usando síntese de iluminação múltipla.

Produto ComumImagemComputação GráficaProcessamento de Imagens

Este é um método para criar campos de radiação reilumináveis usando priors extraídos de modelos de difusão 2D de imagens. O método é capaz de converter dados multivisuais capturados em condições de iluminação única em um conjunto de dados com efeitos de iluminação múltipla e representa o campo de radiação reiluminável usando splats gaussianos 3D. Este método não depende de geometria precisa e normais de superfície, tornando-o mais adequado para lidar com cenas desordenadas com geometria complexa e BRDF de reflexão.

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla

Aprimorar dados de iluminação única para iluminação múltipla usando modelos de difusão 2D.
Rede neural de reiluminação 2D para controle direto da direção da iluminação.
Criar um campo de radiação reiluminável que leve em consideração a imprecisão das imagens de entrada de reiluminação sintética.
Otimizar vetores de características auxiliares para cada imagem para impor consistência multivisual.
Parametrizar a direção da luz usando um multicamadas perceptron para controlar a iluminação de baixa frequência.
Comparação com técnicas como Outcast
Gaussianas 3D Reilumináveis e TensoIR
mostrando sua vantagem no manuseio de cenas complexas.

O público-alvo desta tecnologia são pesquisadores e desenvolvedores na área de computação gráfica
especialmente aqueles focados em processamento de imagens
modelagem 3D e efeitos visuais. Ela fornece um método inovador para processar e aprimorar os efeitos de iluminação em cenas 3D
o que é crucial para criar efeitos visuais e animações realistas.

Na produção de filmes
para criar efeitos de iluminação de cenas 3D realistas.
No desenvolvimento de realidade virtual e jogos
para aprimorar os efeitos visuais de ambientes virtuais.
Na visualização arquitetônica

Passo 1: Preparar um conjunto de dados multivisuais em condições de iluminação única.
Passo 2: Usar um modelo de difusão 2D para aprimorar o conjunto de dados para iluminação múltipla.
Passo 3: Usar os dados aprimorados para treinar uma rede neural de reiluminação 2D.
Passo 4: Aplicar a rede treinada aos dados de iluminação única para gerar um conjunto de dados de iluminação múltipla.
Passo 5: Usar o conjunto de dados de iluminação múltipla para criar um campo de radiação representado por splats gaussianos 3D.

Abrir Site

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

27739

Taxa de Rejeição

62.42%

Média de Páginas por Visita

1.6

Duração Média da Visita

00:01:21

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Tendência de Visitas

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Distribuição Geográfica das Visitas

Best AI Websites & Tools

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Situação do Tráfego Mais Recente

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Tendência de Visitas

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Distribuição Geográfica das Visitas

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Fontes de Tráfego

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla Alternativas

Uma Abordagem de Difusão para Reiluminação de Campo de Radiação usando Síntese de Iluminação Múltipla — Método de reiluminação de campo de radiação usando síntese de iluminação múltipla.

Shapen — Converte imagens em modelos 3D, utilizáveis para renderização, animação ou impressão 3D.

IC-Light V2-Vary — Ferramenta de edição de iluminação AI que permite ajustar de forma flexível a posição e a intensidade da fonte de luz.

World Labs — Construção de modelos de mundo amplos, percepção, geração e interação com mundos 3D.

SF3D — Geração rápida de modelos 3D com texturas

CharacterGen — Gera modelos 3D de personagens a partir de uma única imagem

Unique3D — Gera modelos de malha 3D de alta qualidade a partir de uma única imagem

CAT3D — Criação de cenas 3D a partir de imagens multiperspectivas

InstantMesh — Estrutura de geração de malha 3D eficiente

AnimatableDreamer — Estrutura para geração e reconstrução de modelos 3D não rígidos a partir de texto

GauHuman — GauHuman é um modelo 3D de corpo humano treinado rapidamente e renderizado em tempo real usando difusão Gaussiana.

Paint3D — Crie desenhos 3D arbitrários por meio de um modelo de difusão de textura sem iluminação.

Kirin — Ferramenta de modelagem e renderização 3D

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

Funes — Funes é um museu online dedicado à coleta, preservação e exibição de modelos 3D de arquitetura humana.

olmOCR-7B-0225-preview — olmOCR-7B-0225-preview é um modelo de reconhecimento de imagem de documentos baseado em Qwen2-VL-7B-Instruct, ajustado para converter documentos em texto puro de forma eficiente.

Wan — Wan é um modelo de geração de vídeo visualmente avançado desenvolvido pelo Alibaba DAMO Academy, capaz de gerar vídeos com base em texto, imagens e outros sinais.

VisionAgent — O VisionAgent é uma biblioteca para gerar código que resolve tarefas de visão computacional, suportando diversos provedores de LLM.

Light-A-Video — Light-A-Video é uma tecnologia de reiluminação de vídeo que não requer treinamento, obtendo efeitos de reiluminação de vídeo suaves por meio da fusão gradual de iluminação.

VisoMaster — Software poderoso de substituição e edição de vídeo, utilizando tecnologia de IA para resultados naturais.

Genime AI — Genime AI é uma ferramenta focada na geração e edição de animações, oferecendo funcionalidades como conversão de imagem para 3D e animação tween.

VideoJAM — VideoJAM é uma estrutura para aprimorar a coerência de movimento em modelos de geração de vídeo.

MatAnyone — MatAnyone é um framework de remoção de fundo de vídeo estável e com foco em objetos específicos, adequado para cenários complexos.

leapfusion-hunyuan-image2video — Uma nova técnica de amostragem de imagem para vídeo, baseada no modelo Hunyuan, para gerar vídeos de alta qualidade.

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M é o menor modelo multimodal do mundo, capaz de processar de forma eficiente entradas de imagem e texto e gerar saídas de texto.

TransPixar.pro — TransPixar utiliza tecnologia de IA inovadora para converter texto em vídeos transparentes, revolucionando a forma como os conteúdos criativos são produzidos.

Ampliação sem Perda de Qualidade com IA da Meijian — Ampliação sem perda de qualidade com IA da Meijian, melhora a nitidez da imagem com um clique, permitindo ampliação sem distorção.

MangaNinja — MangaNinja é um método de coloração de esboço baseado em referência, que permite correspondência precisa e controle de interação granular.

googleocr-app — Aplicativo de reconhecimento de texto OCR de alta precisão baseado no Google Gemini 2.0.