Human Skin Modelling and Rendering
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
Creating realistic-looking skin is one of the holy grails of computer graphics and is still an active area of research. The problem is challenging due to the inherent complexity of skin and its variations, not only across individuals but also spatially and temporally among one. Skin appearance and reflectance vary spatially in one individual depending on its location on the human body, but also vary temporally with the aging process and the body state. Emotions, health, physical activity, and cosmetics for example can all affect the appearance of skin. The spatially varying reflectance of skin is due to many parameters, such as skin micro- and meso-geometry, thickness, oiliness, and pigmentation. It is therefore a daunting task to derive a model that will include all these parameters to produce realistic-looking skin. The problem is also compounded by the fact that we are very well accustomed to the appearance of skin and especially sensitive to facial appearances and expressions. Skin modelling and rendering is crucial for many applications such as games, virtual reality, films, and the beauty industry, to name a few. Realistic-looking skin improves the believability and realism of applications. The complexity of skin makes the topic of skin modelling and rendering for computer graphics a very difficult, but highly stimulating one. Skin deformations and biomechanics is a vast topic that we will not address in this dissertation. We rather focus our attention on skin optics and present a simple model for the reflectance of human skin along with a system to support skin modelling and rendering.
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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 | 0,001 | 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