Virtual clothes, hair and skin for beautiful top models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since 1986, we have led extensive research on simulating realistic looking humans. We have created Marilyn Monroe and Humphrey Bogart that met in a Cafe in Montreal. At that time, they did not wear any dress as such. Humphrey's body was made out of a plaster model that has the shape of a suit. Colours on Marilyn's body looked like a dress. Hairs were simulated as a global shape and skin was a colour. Since then, we have developed extensive research to simulate real virtual deformable clothes wearing by virtual humans. We also needed to have appropriate simulation of a skin and recently, we have developed new research on skin in order to decrease the plastic colour of our synthetic actors. Also there was a need to simulate hair in an efficient way. New methods have been developed, both for design and animation purpose that are compatible with the clothes module. In this paper, we introduce our most recent research results on these topics. We are now able to simulate top models that start to look like real ones. Our latest work, that shows Marilyn receiving a golden camera Award in Berlin, Germany, demonstrates the results of our research. This sequence has been shown in a ZDF television program that was seen by more than 15 million viewers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle