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本文的目的是在讨论PBR和glTF之间的关系之前,提供PBR理论背后的一些直觉,并涵盖一些数学基础。
Blender是一款功能强大的开源软件,旨在创建3D图形,动画和视觉效果。它支持多种文件格式的导入和导出,包括GLB,GLTF,DAE,OBJ,ABC,USD,BVH,PLY,STL,FBX和X3D。这种适应性使其成为各种3D项目和工作流程的宝贵工具。(https://www.blender.org/download/)。
尝试开始使用 AWS IoT TwinMaker,需要将您的 OBJ 文件转换为 glTF?也许您已经使用 Matterport 对您的环境进行了点云扫描,但不清楚如何将 Matterpak 捆绑包导入 AWS IoT TwinMaker。在本博客中,您将应用模型转换管道来压缩 Matterpak 捆绑包并将其转换为 glTF 格式。此方法将在 AWS IoT TwinMaker 中提供最新的 3D 模型并缩短场景加载时间。
GLTF-pipeline支持常见操作,包括: 将 glTF 转换为 glb(并反向) 将缓冲区/纹理另存为嵌入或单独的文件 将 glTF 1.0 模型转换为 glTF 2.0 应用德拉科网格压缩
GLTF是一种免版税的规范,用于引擎和应用程序高效传输和加载3D场景和模型,最小化了3D资产的大小,以及解包和使用它们所需的运行时处理,定义了一种可扩展的发布格式,通过在整个行业中实现3D内容的互操作使用,简化了创作工作流程和交互服务。
空间数据由与位置关联的记录组成。这些数据可以来自 GPS 轨迹、地球观测图像和地图。每个空间数据点都可以使用坐标参考系统(如纬度/经度对)精确地放置在地图上,以便在地图上精确放置,这使我们能够研究它们之间的关系。
良好的数据可视化不仅仅是呈现数字,而是试图围绕故事阐明我们的数据。在讲故事的同时使我们的数据栩栩如生,并在原始信息与现实世界的影响和见解之间建立联系。
在哪里可以找到3D模型?现在许多网站都提供了大量免费和高质量的3D模型,以帮助所有3D创作者节省时间和精力。但是,并非您找到的所有3D模型都有质量保证或免费供个人使用! 在本文中,我们收集了40多个最佳3D模型网站,包括室内设计,建筑外观设计,动物,物体,车辆,游戏角色和环境等,我们还为您提供了用户指南,以便您可以专注于创建其他一些令人惊叹的作品。
glTF和GLB有什么区别?
Orca 是一个 13B 参数模型,它学习模仿 LFM 的推理过程。它使用ChatGPT的渐进式学习和教师协助来克服能力差距。通过利用来自 GPT-4 的丰富信号,Orca 增强了其功能并提高模仿学习性能。
我们生活在一个巨大创新的时代,开源人工智能模型的突破性进展几乎每周都会公布。这些非凡的发展提供了对未来的一瞥,展示了人工智能的潜力。但是,虽然其中一些模型附带交互式演示,但大多数项目仅共享数据集和模型权重。因此,对于非技术人员来说,亲身体验和探索这些新技术变得具有挑战性。
GLTF在线编辑器提供了一系列功能,支持对GLTF模型的在线查看、材质修改、模型大小修改、模型网格属性修改、重置原点、模型合批等功能
本教程介绍了 Python 的基础数据结构 - 列表、元组、字典和集合。通过 5 个步骤了解它们的特点、用例和实际示例。
您是想学习Python编程的初学者吗?如果是这样,这个适合初学者的教程是为了让您熟悉该语言的基础知识。 本教程将向您介绍 Python 的(相当英语友好的)语法。您还将学习在 Python 中使用不同的数据类型、条件语句和循环。
了解如何利用 LlamaIndex 和 GPT-3.5-Turbo 轻松为 Pandas 添加自然语言功能,以进行直观的数据分析和对话
3D打印软件程序是高质量打印,设计和监控的关键 - 没有软件,3D打印机只是没有方向的机器。3D 打印机软件采用各种不同的形式:用于设计 3D 模型的 3D 软件建模工具、用于切片 STL 文件以进行打印的 3D 切片器,以及用于修复模型中错误的专业软件。 为了让您更轻松,我们将每种类型的3D打印机软件分成几个部分。在每个部分中,我们都有免费的3D打印软件选项,以及高级付费选项。
现在有数百种不同的免费 3D 建模软件工具供希望创建自己的 3D 模型的用户使用——因此知道从哪里开始可能会很棘手。 3D 软件建模工具的范围从即使是最新的初学者也易于使用到可能需要数年才能学习的专业级软件——因此选择与您的技能水平相匹配的工具非常重要。
探索 ChatGPT 自定义说明功能。了解如何微调响应,探索教师、企业家和内容创建者的用例。
在本文中,我们将介绍套接字编程的基础知识,并提供使用 Python 创建基于套接字的客户端和服务器应用程序的分步指南。因此,事不宜迟,让我们直接潜入!
了解 OpenAI 的新函数调用功能如何使 GPT 模型生成结构化 JSON 输出,从而解决由不规则输出引起的常见开发问题。
生成式人工智能正在席卷全球,对我们创建的内容产生潜在的深远影响。通过本教程学习 AI 图像生成的基础知识并生成复杂的艺术渲染。
纹理是添加到材料中的图像或颜色,以提供更多细节或美感。纹理是Three.js中必不可少的主题。在本节中,我们将了解如何将基本纹理应用于我们的材质。
Blender插件:GLTF 2.0 导入/导出工具
人工智能(AI)正在迅速成为现代世界的变革力量,开源项目在这一转型中发挥了重要作用。开源人工智能项目使尖端技术的访问民主化,鼓励该领域专家之间的合作,并能够开发复杂而强大的人工智能解决方案来解决现实世界的问题。
本文介绍了如何使用 Python 和 Dash 构建 Netflix 仪表板,以使用地图、图表和图形可视化内容分发和分类。
这本简明的入门教程介绍了使用 Docker 设置 Python 数据科学环境,包括创建 Dockerfile、构建映像、运行容器、共享和部署映像以及推送到 Docker Hub。
这是七个生成式 AI 项目,可以帮助您提升简历并提高工作效率
数字孪生是物理资产的数字表示形式。它使用真实世界的数据(实时和历史)与工程、模拟或机器学习 (ML) 模型相结合,以增强运营并支持人类决策。
数字孪生是与物理事物、人员或流程同步的虚拟表示。
本文介绍了所有基本理论,这些理论在开始使用 3D 时很有用。
本文介绍如何使用 Three.js 库在边界框和球体之间实现冲突检测。假设在阅读本文之前,您已经先阅读了我们的 3D 碰撞检测介绍性文章,并了解了 Three.js 的基本知识。
文介绍了用于在 3D 环境中实现碰撞检测的不同边界体积技术。
虚拟现实的概念本身并不新鲜,但现在我们拥有让它正常工作的技术,以及一个JavaScript API可以在Web应用程序中使用它。本文从WebVR在游戏中的使用角度介绍了WebVR。
到目前为止,GPT4 模型一直是开创性的模型,公众可以免费或通过其商业门户(用于公共测试版)获得。它为许多企业家点燃了新的项目想法和用例,但对参数和模型数量的保密性正在杀死所有押注第一个 1 万亿参数模型到 100 万亿参数声明的爱好者!
WebGL(Web图形库)是一个JavaScript应用程序编程接口(API),用于实现交互式Web图形。
现代前端、游戏和Web开发正是WebGL可以转化为数字杰作的东西。使用GPU绘制在浏览器屏幕上生成的矢量元素,WebGL创建交互式Web图形,从而获得用户体验。视觉元素的质量和复杂性使该工具在HTML或CSS等其他方法中脱颖而出。
Three.js是一个JavaScript库,它使在Web上创建3D图形比直接使用WebGL容易得多。Three.js是网络上最受欢迎的3D JavaScript库,很容易上手。因此,在这篇文章中,我将展示一些创意网站的例子,以获得灵感,以使用Three.js JavaScript库创建和动画令人兴奋的基于3D浏览器的图形。
分享threejs.org 的 19个最佳三个 JS 示例
任何高质量的软件背后都有一个由开发人员、设计师、项目经理组成的团队——名单还在继续——他们每个人都在软件开发生命周期中扮演着宝贵的角色。但是,那些谦虚的开发人员,他们自己对应用程序有想法或增强现有应用程序的方法呢?
首先是Web 和 WebGPU 上的图形简史.如果您还没有阅读,请阅读 - 这篇文章在很大程度上是从那篇文章开始的。我将介绍WebGPU在实践中与WebGL的比较,我在Web游戏引擎Construct中添加WebGPU支持时学到的东西,以及它对未来的意义。
如果你在过去一年里上网过,你很可能在野外遇到过人工智能模型。这也是有充分理由的:这些模型正在迅速变得非常强大,最好的模型能够产生一些真正惊人的结果。
我知道你在想什么:你到底为什么要用JavaScript来开发游戏?当我发现你可以使用JavaScript和HTML5来开发3D游戏时,我也是这样想的。
Python是AI社区事实上的编程语言。它很容易学习,一旦你精通,编写程序是轻而易举的。 在很大程度上,由于其开源库,Python用户可以操作数据,原型模型,分析输出以及执行许多其他机器学习和数据科学任务。
编码是任何构建 AI 产品的人必备技能。它使您能够将机器学习想法变为现实。学习编码既有趣又充满力量,但也需要时间和精力。你想做的最后一件事就是开始学习一门语言,只是在几周或几个月后才意识到你想要的工作实际上需要一门不同的语言。
如何在浏览器中启用 WebGL 以使用 HTML5 3D 查看器
利用 XGBoost 进行时间序列预测
在调整大型语言模型(LLM)以适应任务的多模态输入方面取得了很大进展,包括图像标题,可视问答 (VQA)和开放词汇识别.尽管取得了这些成就,但当前最先进的视觉语言模型(VLM)在视觉信息搜索数据集上表现不佳,例如信息搜索和OK-VQA,需要外部知识才能回答问题。
自从 GPT 模型发布以来,每个人都一直在使用它们。从提出简单的问题到开发复杂的编码,GPT 模型可以快速帮助用户。这就是为什么模型只会随着时间的推移而变得更大。
让文字栩栩如生:使用 Python 从文本生成令人惊叹的视频的简单技术。
在过去的几个月里,大型语言模型(LLM)获得了极大的关注,引起了全球开发人员的兴趣。这些模型创造了令人兴奋的前景,特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员而言。LLM带来的可能性引发了开发人员的热情 |人工智能 |NLP社区。