コンピュータグラフィックス に関する最新の記事

深層ニューラルネットワークを使って、先進的な製造技術における衝突検知を強化する。

DCUDF2は、符号なし距離フィールドから形状を抽出する精度を向上させる。

エッジワイズ細分化が単純体構造やその特性に与える影響を分析する。

新しいフレームワークが三角メッシュ上のニューラルフィールドの表現を強化する。

新しい方法で変形オブジェクトのシミュレーションの速度と精度が向上した。

GIMDiffusionは、ジオメトリ画像を使ってテキストの説明から3D生成を簡単にするよ。

グラフのモーフィングが視覚表現をスムーズに変化させつつ、明晰さを保つ方法を学ぼう。

研究では、高度な技術を使って生成された画像と本物の画像を区別する方法が紹介されている。

画像からの3Dシーン再構築を誤差を減らして改善する新しい方法。

モース・スマイル複体は、さまざまな科学分野でデータ分析を改善するんだ。

新しい方法が3Dモデリングの四面体メッシュの質を向上させる。

新しい技術がコンピュータグラフィックスの光サンプリング効率を向上させてるよ。

サンプリング方法が多角形の特性を明らかにするのにどう役立つかを学ぼう。

新しい方法がテキスト説明を使ってデジタルヒューマンとオブジェクトのリアルなインタラクションを生み出す。

新しい方法でNeRFトレーニングが速くなって、質も保たれるよ。

一つの光源の下で撮影された画像を使って3Dシーンを再照明する方法。

フィンスラー幾何学が複雑な空間での距離や経路の測定に与える影響を発見してみよう。

LawDNetはリアルなデジタルヒューマンのために口の動きを改善するよ。

柔軟な潜在空間表現を使った画像生成の新しい改善方法。

新しいアプローチが、学習可能な活性化関数を使って画像や形状の表現を向上させるよ。

新しい方法が2Dセグメンテーションマスクを使って3Dシーンの明瞭さを向上させる。

SplatFieldsは限られたカメラ視点からの3D映像を改善して、細部やクオリティをアップさせるよ。

FlexiTexが視覚ガイダンスを使って3Dテクスチャ生成を改善する方法を見てみよう。

弾性ストランドのたるみを防ぐための安定形状最適化法。

LEMONは、ユーザーの入力と高度な技術を使って3Dメッシュを効率的に編集できるよ。

新しい方法がリアルさとパフォーマンスのために3Dヘッドモデルを改善する。

球面平均の概要とそれがさまざまな分野での重要性。

新しい技術は、色と形の表現を切り離すことで画像のリアリズムを向上させる。

3Dレンダリングの品質とディテールを向上させる新しい方法。

新しい方法がコンピュータグラフィックスの不確実性推定を改善して、リアルなシーン表現ができるようになったよ。

新しいアプローチが、粒子フローマップを通じて固体と流体のダイナミクスを結びつける。

新しい技術で3Dメッシュの精度と効率がアップしたよ。

コンピュータグラフィックス用の多様でシームレスなテクスチャを作る新しいアプローチ。

新しいモデルは不完全な動作データを使ってキャラクターアニメーションを簡素化するよ。

限られたデータから3D形状再構築を改善するための調整可能なカーネルを紹介するよ。

新しい技術は、伝統的な髪の毛と3D形状を組み合わせてリアルさを出してるよ。

新しいアプローチが不完全な3D形状を埋めるプロセスを強化します。

新しい方法が拡散モデルを強化して、画像の品質と速度を向上させるよ。

L TVモデルを使って塩胡椒ノイズを除去する方法。

バーチャル音楽環境でのリアルなギター演奏のための革新的な方法。