Нейросеть для быстрого синтеза материалов
Исследователи научили нейросеть быстро генерировать металлические, стекляные, полупрозрачные и другие материалы. Модель синтезирует их в реальном времени с помощью нейронного рендеринга, основываясь на предпочтениях пользователя и небольшой обучающей выборке. 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.
https://vk.com/video-162059595_456239045?api_access_key=d42213a0002d3d5acc
Исследователи научили нейросеть быстро генерировать металлические, стекляные, полупрозрачные и другие материалы. Модель синтезирует их в реальном времени с помощью нейронного рендеринга, основываясь на предпочтениях пользователя и небольшой обучающей выборке. 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.
https://vk.com/video-162059595_456239045?api_access_key=d42213a0002d3d5acc