普通の映像から“動いている3Dシーン”をリアルタイム生成できる「4D Gaussian Splatting」【研究紹介】

2023/10/18 18 users リアルタイム 映像 shiropen.com Huawei

普通の映像から“動いている3Dシーン”をリアルタイム生成できる「4D Gaussian Splatting」【研究紹介】 2023年10月18日 山下 裕毅 先端テクノロジーの研究を論文ベースで記事にするWebメディア「Seamless/シームレス」（https://shiropen.com/）を運営。 華中科技大学とHUAWEIに所属する研究者らが発表した論文「4D Gauss... 続きを読む

“目の反射”で相手が何を見ているか特定するAI　眼球に映る画像を3Dシーンで復元　米研究者らが開発

2023/06/25 21 users 眼球 復元 反射 反射光 複数回

米メリーランド大学カレッジパーク校に所属する研究者らは、瞳に映る画像を3Dシーンで再構築する学習モデルを提案した研究報告を発表した。カメラで目の反射光を複数回取得し、それによって眼球に写る画像を3D形式で再現する。 続きを読む

NVIDIA、複数の2D画像から瞬時に3Dシーンを生成する技術

2022/03/31 7 users NVIDIA 瞬時 複数 技術 2D画像

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3Dシーンを作ってすぐ公開　Three.js+Gatsby+TypeScriptによるモダンWebXRテンプレート - Qiita

2020/06/29 5 users Qiita 公開

この記事はWebXR Tech Tokyo #1の発表で使用いたしました。 イベントを企画いただいた運営の皆様、会場を盛り上げていただいた参加者の皆様、ありがとうございました！ この記事でできるようになること Three.jsを使った3Dウェブページをモダンな技術スタックを使って簡単に開発・公開できるようになります。オリジナル... 続きを読む

メリーランド大学とGoogle、ネット上の画像群を使用して観光地の3Dシーンをより現実的に再構築する機械学習フレームワークを発表 | Seamless

2019/06/23 12 users Machine Learning seamless 再構築

メリーランド大学とGoogle、ネット上の画像群を使用して観光地の3Dシーンをより現実的に再構築する機械学習フレームワークを発表 2019.06.23 Machine Learning メリーランド大学とGoogleによる研究チームは、ネット上にアップロードされている大量の異なる視点画像を使用して、観光地の3Dシーンを生成するより現実的にレ... 続きを読む

Google DeepMind、マシンが周囲を認識するために、2D画像から3Dシーンを推定する教師なし視覚認識ニューラルネットワーク「GQN」を発表 | Seamless

2018/06/15 64 users seamless 人工知能 コンピュータビジョン マシン 周囲

Google DeepMind、マシンが周囲を認識するために、2D画像から3Dシーンを推定する教師なし視覚認識ニューラルネットワーク「GQN」を発表 2018.06.15 機械学習/人工知能 コンピュータビジョン Google DeepMindは、マシンが周囲を認識するために、2D画像からシーンの3Dモデルを生成する視覚認識フレームワーク「Generative Query Network（GQN）... 続きを読む