Nvidia·GET3D
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我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格，并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。
标签： 3D生成
我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格，并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。特别是，我们使用基于光栅化的可微分渲染器来获取 RGB 图像和轮廓。我们利用两个 2D 鉴别器，分别在 RGB 图像和轮廓上，对输入是真实的还是假的进行分类。整个模型是端到端可训练的。
上月数据概览
| 月访问量 | 2298.67 | 对比上月 | 0.00% | 月PV | 2573 |
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| 平均访问时长 | 0秒 | 跳出率 | 41.01% | 人均访问页面数 | 1 |
| 月活 | 1179 | 月活(去重) | 1029 | 人均访问次数 | 1.95 |
热门国家/地区访客分布
| 国家 | 流量占比 | 月访问量 | 人均访问时长 | 人均访问页数 | 跳出率 |
|---|---|---|---|---|---|
德国 | 8.00% | 0.00% | 0秒 | 1 | 46.53% |
加拿大 | 44.12% | -69.28% | 3秒 | 1 | 35.46% |
美国 | 47.90% | -51.79% | 0秒 | 1 | 47.69% |
日本 | 8.29% | 205.82% | 0秒 | 1 | 47.09% |
英国 | 12.54% | 0.00% | 0秒 | 1 | 48.66% |
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