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基于混合数据驱动和物理信息的正则化学习循环塑性与神经网络
提出了一种可扩展、高效且可解释的机器学习方法来表示循环塑性并替代基于径向返回映射算法的传统材料模型,通过实现物理信息正规化和背应力信息,以及最大程度上对神经网络的卸载,实现了在有限的训练数据量下的高精度和稳定性。该模型结构相对于文献中现有的
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4 months ago
DIB-R++:混合可微分渲染器的光照和材质预测学习
该论文提出了一种混合不同 iable 引擎,它支持光照和材质等照片级别的效果,甚至可以处理一些 “非兰伯特” 和 “高光” 等效果。拥有优秀的性能并且不需要任何地面真实数据,可以从单个图像中实现几何、反射和光照预测。
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3 years ago
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