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使用通用完备等度规不变量加速材料属性预测
使用机器学习进行材料或晶体属性预测在最近几年变得流行，它提供了一种计算效率高并替代了传统模拟方法的替代方案。本研究中，我们采用点对点距离分布（PDD）作为我们学习算法的表示方法，并通过一种空间编码方法将组成信息引入，从而开发了一个变压器模型
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6 months ago
SHINOBI: 通过 BRDF 优化进行神经对象分解的形状和光照研究
我们提出了 SHINOBI，一种用于从具有不同照明、姿势和背景的物体图像中重建形状、材料和光照的端到端框架。
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6 months ago
NeuS-PIR: 使用预积分渲染学习可重新照明的神经表面
本文提出了一种新方法，使用预积分渲染有效地学习可重构的神经表面，同时在神经隐式场内学习几何、材料和照明等物理属性，并在协作上进行优化，实现了在合成和真实数据集中超越现有技术的效果。
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a year ago
通过可微路径追踪，重建图像中的三维物体几何形状和 SVBRDF 材质
通过不同 iable ray tracing 优化初始粗略网格和每个网格面材质表示，从而实现从低分辨率输入视图中重建细粒度几何和材料细节，本文证明不同 geometry 的初始化对重建的影响，并展示如何在无约束环境中通过智能手机视频和消费者
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4 years ago
全卷积图神经网络用于参数虚拟试穿
提出了一种基于全卷积图神经网络的学习方法，用于虚拟试穿应用。该方法可以适用于许多服装类型，并使用几何深度学习方法对 3D 服装进行拟合。通过对目标物体形状和材料进行建模，我们的模型学习了更精细的细节，提高了试穿模型的性能。
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4 years ago
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