Нейросеть переносит свойства материала и освещения в реальном времени |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-06-14 13:01 Исследователи научили нейросеть генерировать металлические, стекляные, полупрозрачные и другие материалы. Модель синтезирует их в реальном времени, точнее, за 3 миллисекунды, с помощью нейронного рендеринга, основанном на небольшой обучающей выборке. Свойства освещения сохраняются. Алгоритм использует гауссовское распределение, вариант свёрточной нейронной сети и Gaussian Process Latent Variable Model для обучения, синтеза и точной настройки рекомендованных материалов для определённого пользователя. Разработка позволит быстро создавать сотни высококачественных моделей даже начинающим пользователям без каких-либо знаний в области моделирования материалов. Работа будет представлена на конференции Siggraph 2018 в Ванкувере. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|