拡張現実 に関する最新の記事

新しい方法が、モデルが画像内の深さや空間的関係を認識するのを改善する。

この記事は、没入型コミュニケーション技術のためのリソース配分を改善することについて話してるよ。

新しい方法が、現実のシーンからの単一画像での3Dオブジェクトの識別を強化するよ。

新しい方法で3Dデータの機械学習モデルが強化される。

新しい方法で、たった1本のビデオからリアルな3Dアバターを簡単に作れるようになったよ。

イベントベースのカメラはぼやけたバーコードやサインの読み取りを改善するよ。

AEAデータセットは、AIとAR技術を改善するための日常活動に関する洞察を提供するよ。

波guideコンバイナーの改善はARグラスの性能を向上させるよ。

GeneOHディフュージョンを使って、手と物体のトラッキングの精度を向上させる。

CLIPoseは、画像、ポイントクラウド、テキスト説明を使って物体のポーズ推定を強化します。

新しい方法で、コンセプトアートから3Dキャラクターモデリングを自動化するんだ。

人間の形と服の技術の最新の方法を探ってる。

SwitchLight技術は、革新的なライティング調整を通じて人間のポートレートのリアリズムを高めるんだ。

ARでテキストを簡単に読むためのシステム。

新しいデータセットが、さまざまな環境での深度推定モデルを改善してるよ。

3D空間での正確な手のモデリングを向上させる革新的な方法。

新しい方法で、拡張現実と仮想現実のデータを使ってアバターの動きを改善する。

SMURFは、動きのブレに関する課題にもかかわらず、3Dレンダリングを改善する。

新しいモデルは、リアルなRGBDサンプルを生成することで深度推定を向上させるよ。

HandFormerは3Dハンドポーズと画像を使ってアクション認識を改善するんだ。

RAIN-GSは、より良い初期化とフィルタリング技術で3DGSのパフォーマンスを向上させるよ。

N2F2は、マルチレベル分析と言語統合を通じて、画像の機械解釈を強化する。

密なマッチング精度を向上させるための戦略の概要。

新しいモデルは予測と複数フレーム分析を組み合わせることで深度推定を改善する。

単眼画像を使って3Dオブジェクトを再構築するための新しいフレームワーク。

FastCADはCADモデルの整列を効率化して、拡張現実やロボティクスのアプリケーションに革新をもたらす。

新しい方法が医療と産業の現場で組み立ての精度と効率を向上させる。

新しい方法でデータの多様性が向上して、より良い3D手モデルが作れるようになる。

新しい方法がカメラの位置特定精度を向上させつつ、ユーザーのプライバシーを守るよ。

X-MICフレームワークは、第一人称動画でのアクション認識モデルを強化するよ。

新しいアプローチが空間タスクのための3Dシーングラフの整合性を向上させる。

新しい方法でポイントクラウドモザイキングを使って3D環境マッピングが改善された。

新しいアプローチで高解像度ホログラフィ処理とメモリ使用量が改善される。

TEARは大きな3Dポイントセットを効率的に整列させて、外れ値やメモリ問題を克服するんだ。

COMOは、1台のカメラを使ってコンピュータが環境を理解するのを助ける。

人と物の接触が画像からの3Dモデリングをどう改善するかを発見しよう。

新しい方法が、奥行き情報なしで画像から相対ポーズを予測するよ。

新しいアプローチで動的なシーンからリアルな画像を作るのがさらに進化したよ。

新しいシステムが少ない2D写真から詳細な3D人間モデルを作るよ。

EVEは、日常のユーザーのために拡張現実を使ってロボットのトレーニングを簡単にしてるよ。