Meta的论文地址:https://ai.meta.com/static-resource/image-decoding
什么是MEG
具体来说,方法使用了场景的自分解技术,通过倒置球面参数化的扩展,引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中,除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外,引入了第二个内部球体,并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域,可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现,方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。
如果你接触蛋仔不多,可能实在不能理解这种事。他们的跨年活动,到底有什么特别的?
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