CPWAニューラルネットワークから幾何データを効率的に抽出する新しい方法。
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最先端の科学をわかりやすく解説
CPWAニューラルネットワークから幾何データを効率的に抽出する新しい方法。
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自然言語の指示を使って簡単に3D形状を編集する新しい方法。
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新しい方法がメッシュ生成を改善して、正確な表面表現を実現する。
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新しい手法がアニメキャラのしゃべりや表情のリアルさを向上させてるよ。
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新しい方法で複雑な科学データの可視化が良くなる。
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この記事では、最適な観測経路を見つける上での課題と解決策について探ります。
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新しい手法がアーティストやデザイナーの色の操作を改善した。
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ノイズの多い点群データから曲率推定を改善する技術を見てみよう。
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コンピュータグラフィックスでの三角形メッシュ間のスムーズな遷移のための新しい方法。
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モニターとカメラを使った3D形状キャプチャの新しい方法。
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新しい方法で生成された画像の色ズレが減って、精度が向上したよ。
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新しい方法が矛盾したデータセットを使って3D顔生成を改善した。
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GMS-3DQAを紹介するよ、3Dモデルの品質を評価するための速い方法だ。
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新しい技術がDDFを使って複雑な3Dシーンの画像レンダリングを速くすることを目指してるよ。
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2Dデータから正確な3D形状を作る方法。
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新しい方法で、1枚の画像からリアルな3Dモデルが作れるようになったよ。
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FlipNeRFは、革新的な反射技術を使って少ないトレーニング画像からの画像生成を改善するんだ。
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研究者たちは、物体のカウント精度を向上させることで画像生成を強化しています。
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WavePaintは、画像を復元するためのより早くてリソース効率の良い方法を提供しています。
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新しい方法がリアルな人間のアニメーション生成をスムーズに改善する。
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多変数多項式スプラインの概要とその応用。
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新しいトランスフォーマーベースの手法が、さまざまなアプリケーション向けに3Dメッシュのセグメンテーションを改善する。
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この研究では、フリップを使って交差セグメントを排除する方法を検討しているよ。
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APRILが空間クエリのパフォーマンスと効率をどう向上させるかを知ろう。
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SpCompは、賢い最適化を通じてスパース行列計算の効率を向上させる。
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VariGradは、形状分析をより良くするために、幾何学データからの特徴ベクトル作成を改善します。
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折りたたみ特異点を持つ多様体と、それが幾何学で持つ重要性を研究する。
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新しい方法が動的な照明下で光沢のある表面のリアルタイムレンダリングを向上させる。
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均質多様体の概要で、スピノール十重体と例外的コレクションに焦点を当ててるよ。
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NEATは神経ネットワークを使ってワイヤーフレームの精度を高めることで、3Dモデリングを革新する。
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3Dオブジェクトが重ならないリアルなインタラクションを実現する新しいアプローチ。
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形が変わっても体積を保つ方法についての洞察。
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画期的なデータセットがデジタルメディアでの人間の描写精度を向上させることを目指している。
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新しい方法が、高品質なレンダリングと高速なパフォーマンスをTri-MipRFを使って融合させる。
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TransHumanは、リアルな人間の動画レンダリングの新しい方法を提供してるよ。
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テクスチャ転送の速度と品質を向上させる軽量な方法。
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新しい方法で2D画像を使って3D顔モデルの精度が向上したよ。
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新しい方法で、少ない画像から正確な3Dモデルを簡単に作れるようになったよ。
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数学における対称性や形状を理解するための反射群の役割を調べる。
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この研究は、平面スプラインの寸法とその使い方について新しい視点を提供してるよ。
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