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辐射场最新娱乐体验_辐射场的能量密度shi'shen'm(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-03

辐射场

「福宝想爬树」❤️「请让福宝爬树」听说我们噗昨天闯祸了？哈哈果然我们噗对排水管的爱依旧~♡ 顺便说一句，两年前当天一个人玩的时候，发现了打扫辐射场用的排水管的福玩得稀里哗啦的，结果把排水管的水弄坏了~ 我们的小聪明~♡ 被自己吓得跳来跳去，跳到透明亚克力墙后躲起来~𐟤㠥𙸥彦œ‰小爷爷哄，所以安全下班~哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈昨天的淘气包又让我想起了一个回忆~♡～机翻 ⩯𘏭iss_jeong 𐟗“22.10.03

动态非刚性场景的神经辐射场表示：深入解读今天，我要和大家分享一篇发表在ICCV2021上的论文，题目是《Non-Rigid Neural Radiance Fields: Reconstruction and Novel View Synthesis of a Dynamic Scene From Monocular Video》。这篇文章提出了一种动态非刚性场景的神经辐射场表示方法，真的是非常具有洞察力。主要贡献 𐟌🊥𐆥Š覀非刚性场景表示为变形和体积的结合。引入了一个额外的刚性网络来限制背景（背景通常被认为是刚性的），从而使生成结果更加稳定。加入了一些使效果更佳的损失函数组件。亮点解读 𐟌Ÿ Ray Bending的设计：这篇文章有一个非常新颖的设计，就是ray bending。简单来说，就是将输入的像素射线进行弯曲，对应到标准体素表示中的曲线。这个设计有点逆向思维的味道，因为已有的输入（图像或视频）其实是受到了变形的，为了生成一个通用的表示，我们建模这个变形，让输入回到变形前的样子。 Rigidity网络：这个网络的设计初衷是为了使生成结果更加稳定。因为输入的背景相较于前景应该是刚性的，因此训练rigidity network（刚性网络）生成一个rigidity mask（刚性掩码）来分开前景和背景。说人话就是，射线弯曲过程中区分一下背景和前景。 Loss设计：文章还加入了几个正则化项，这也是很多论文的常见做法。通过这些损失函数，可以进一步优化模型的性能。总结 𐟓 这篇文章真的是让我眼前一亮，尤其是ray bending和rigidity网络的设计，真的是非常有创意。希望这些想法能给大家带来一些启发！如果你也对这篇论文感兴趣，欢迎在评论区留言讨论哦！

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复习到一半想起一些专业知识的随笔记今天突然觉得秦岚贼有大智慧。光污染越来越严重的现在，能让人看见的星星越来越少，除非它本身视星等很高（但这也意味着它本身具有很强大的能量和辐射场），但宇宙苍穹，无尽无极，尽管被光污染影响的用肉眼看不见，但它们仍然是璀璨的星河，是无穷宇宙中安静的恒星。belike很多人一生可能根本达不到超高视星等拥有超强的能量，但又有什么所谓呢，你仍然是一颗在苍穹中闪闪发光的恒星啊。世界不止天才，人人都是恒星。

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「苏有朋超话」来，上课啦，朋朋，物理一共16态，有固态，液态，气态，等离子态，超固态，辐射场态，超临界流体态，非晶态，液晶态，超流态，超导态，玻色-爱因斯坦凝聚态，费米子凝聚态，超离子态，还有我对蘇有朋爱的表现形态！[彩虹屁][送花花][给你小心心] 朋朋體態超絕有木有[奥特曼] 視頻cr.已授權笠珂_Qio是AS女友粉的微博视频

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