rasterization | BriefGPT - AI 论文速递

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基于车库电子地图的图像处理及矢量化存储的研究
该研究通过对大型地下停车场地图进行向量化和光栅化存储的研究，提出了一种基于网格索引方法的室内二维地图光栅数据向量化分类存储的方法，实现了室内地图的高效存储和快速查询，并通过插值算法将向量数据提取并转换成光栅数据，从而为车库地图的数字存储和导
PDFa month ago
StopThePop: 基于排序的高斯飞溅用于保持视图一致性的实时渲染
通过分层光栅化方法提高高斯喷洒的渲染效率，消除了弹出伪影和视图不一致问题，并在测试图像中获得相当的定量结果，在新视角综合运动中提供一致性。通过同时减少高斯函数数量来提高性能，并减少了一半的内存需求，使得我们的方法比原始的高斯喷洒方法快 1.
PDF5 months ago
GPS 轨迹栅格化方法的性能评估
GPS 轨迹数据的栅格化在 QGIS 和 PostGIS+QGIS 方法中相对性能较低，而我们的方法能够根据处理时间指标获得最好的结果，其性能直接与 GPS 点的数量成比例并可通过增加处理器核心数量和 / 或多个计算集群进行提高。
PDF6 months ago
数学补充：gsplat 图书馆
这篇论文详细介绍了 gsplat 库的数学细节，它是一种用于高效可微 Gaussian splatting 的模块化工具箱，提供了前向和反向传播中涉及的计算的自包含参考。为了便于实际使用和开发，我们提供了一个用户友好的 Python API
PDF7 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。
PDF3 years ago
KDD利用 GAN 和可微分的轨迹光栅化技术改善鸟瞰模型中交通参与者的移动预测
本文提出了一种新的基于栅格化的条件生成对抗网络结构，用于预测自动驾驶车辆周围交通参与者的运动情况，该方法在真实世界的大规模数据集上的表现优于基于生成对抗网络的其他算法。
PDF4 years ago
逆向图形生成对抗网络：从非结构化 2D 数据生成 3D 形状的学习
本文提出了一种使用通用的不可微分渲染器训练来自 2D 数据的 3D 生成模型的可扩展方法，该方法引入了一个代理神经渲染器来匹配不可微分渲染器的输出。我们进一步提出鉴别器输出匹配以确保神经渲染器学习适当地平滑栅格化。当用纯 2D 图像进行训练
PDF4 years ago
神经三维网格渲染器
本文介绍了一种基于神经网络的多边形网格渲染方法，该方法使用了一种近似梯度来克服离散化操作的限制，从而实现了单幅图像的 3D 网格重建。同时，该方法还实现了基于 2D 监督的 3D 渲染编辑操作。实验结果表明，所提出的渲染器有效性强。
PDF7 years ago