Derniers articles pour Graphiques informatiques

Une nouvelle méthode d'entraînement basée sur des masques améliore la précision et la polyvalence des modèles 3D.

Une nouvelle méthode améliore la génération de textures pour des modèles 3D réalistes, boostant l'efficacité et la qualité.

Un nouveau défi vise à améliorer la recherche de modèles 3D d'animaux à l'aide de croquis.

Le traçage de chemin inversé factorisé améliore l'efficacité et la précision dans le rendu des matériaux et de l'éclairage.

PointCLIMB permet aux machines d'apprendre à partir de nuages de points sans perdre leurs connaissances précédentes.

ALR-GAN améliore la qualité des images et la mise en page à partir de descriptions textuelles de manière efficace.

Découvrez comment les Photon Field Networks transforment la visualisation volumique avec rapidité et clarté.

Un aperçu du lieu de coupure et de son importance dans divers domaines.

Un nouveau modèle combine l'apprentissage profond et des outils d'édition pour la création artistique de terrains.

Une nouvelle méthode améliore la détection de collision pour des objets non convexes dans des simulations robotiques.

Nerfbusters améliore les captures NeRF décontractées en réduisant les artefacts et en améliorant la géométrie.

Un aperçu de comment les modèles neurosymboliques combinent programmation et apprentissage automatique dans les graphiques.

Cette méthode fournit des orientations normales cohérentes pour les nuages de points en utilisant des numéros de torsion.

Pointersect simplifie le rendu de nuages de points, ce qui permet de nouvelles applications dans différents domaines.

LIRF améliore la qualité d'image pour des scènes invisibles en réalité virtuelle et augmentée.

Générer des scènes 3D variées à partir d'une seule image sans avoir besoin d'une énorme quantité de données d'entraînement.

Une nouvelle méthode combine des techniques neuronales et basées sur la physique pour améliorer la modélisation des objets.

Découvrez comment les GAN transforment la création d'objets et d'environnements 3D.

Cette recherche améliore la génération NeRF en utilisant des modèles de diffusion avancés.

Une nouvelle méthode crée des images 3D réalistes sans détails précis de la caméra.

Un aperçu du problème du plus proche voisin pour les courbes polygonales et la distance de Fréchet.

Un nouveau modèle améliore efficacement et de manière cohérente la qualité de la restauration d'image.

Apprends à créer un moteur de ray tracing avec Java et TornadoVM.

Une nouvelle méthode génère rapidement des modèles 3D réalistes à partir d'images uniques.

Nouvelle méthode renforce le contrôle des utilisateurs dans la création de modèles 3D.

Une nouvelle méthode combine la vitesse basse résolution avec les détails haute résolution pour les animations faciales.

Un aperçu des tétraèdres de réseau et leur classification à travers la multi-largeur et l'équivalence affine.

Ce travail se concentre sur l'amélioration de la modélisation 3D grâce à des transformations de coordonnées apprenables.

Découvrez le lien entre les polygones dansants et les mouvements roulants.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images pour des scènes réfléchissantes en infographie.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots observent et couvrent les zones efficacement.

Apprends sur les splines symétriques de bas degré et leurs applications dans différents domaines.

Découvrez comment NerfAcc améliore le rendu NeRF grâce à de meilleures méthodes d'échantillonnage.

Une nouvelle méthode pour nettoyer les modèles 3D en réduisant le bruit tout en préservant les détails.

Apprends comment le filtrage de texture stochastique améliore la qualité graphique et la vitesse de rendu.

Le FrameBuffer distribué améliore l'efficacité du rendu pour de gros ensembles de données sur plusieurs ordinateurs.

Une nouvelle méthode pour créer des visages numériques réalistes avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la courbure sur les maillages polygonaux pour une meilleure représentation graphique.

Une nouvelle approche pour gérer les auto-intersections et améliorer la détection de collisions dans les simulations graphiques.

MultiPlaneNeRF simplifie la modélisation 3D à partir d'images, offrant des résultats rapides et efficaces.