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Enregistrement W4390148923 · doi:10.23977/jeis.2023.080606

Research of 3D Virtual Characters Reconstructions Based on NeRF

2023· article· en· W4390148923 sur OpenAlexvenueno aff
Lingyi Song

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Shape Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCharacter (mathematics)Computer graphicsGraphicsQuality (philosophy)The InternetService (business)MultimediaVirtual actorVirtual reality3d modelComputer graphics (images)Artificial intelligenceData scienceHuman–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of the Internet, Metauniverse, and graphics processing technique, video games and immersive virtual social contacting service are largely propelled. Therefore, the quality of 3D virtual character models is getting more and more important—higher fidelities of screens have largely promoted the demand for finer 3D character models. However, the cost and time efficiency of traditional modeling relied on human artist can hardly support such a great demand, and will potentially slow down the development of video game and metauniverse industry. In an effort to improve this situation, this paper conducted research about 3D virtual characters reconstructions through NeRF and illustrated the principals and functions of NeRF. Using two different datasets (Doll Photos Dataset and Real-Human Photos Datasets), this paper evaluated the NeRF model and provided researching advice for future research about dataset building and possible directions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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