matlab 最小二乘法代码移动最小二乘 这是 Siggraph 06 论文“使用移动最小二乘法的图像变形”的 matlab 实现，只是为了了解它是如何工作的。 我建议您阅读 Roy 的 [1] 的源代码。 参考 [1]

图像模拟Python Hertzmann等人的图像类比的复制，发表于SIGGRAPH，2001年

matlab代码保密 高质量高光谱重建使用频谱先验 一般信息 代号：DeepCASSI（ACM SIGGRAPH Asia 2017） 作家：Inchang Choi（），Daniel S. Jeon（），Giljoo Nam（），Min H. Kim（） 研究所：KAIST视觉计算实验室 有关信息，请参见以下文章： 使用光谱先验进行高质量的高光谱重建，Inchang Choi，Daniel S. Jeon，Giljoo Nam，Diego Gutierrez，Min H. Kim访问我们的项目，获取高光谱图像数据集。 如果您使用本网站中的任何免费材料，请引用我们的论文： Bibtex：@Article {DeepCASSI：SIGA：2017， 作者= {Inchang Choi和Daniel S. Jeon和Giljoo Nam 以及迭戈·古铁雷斯（Diego Gutierrez）和闵·金（Min H. Kim）}， title = {高质量的高光谱重建使用频谱先验}， journal = {ACM Transactions on Graphics（Proc。SIGGRAPH As

下载Style2Paints V4.5 您可以直接从以下位置下载软件（Windows x64）： Google云端硬碟： https://drive.google.com/open?id=1gmg2wwNIp4qMzxqP12SbcmVAHsLt1iRE 百度网盘（Baidu Drive）： https://pan.baidu.com/s/15xCm1jRVeHipHkiB3n1vzA QQ群（QQ群文件）： 184467946 您不需要安装任何复杂的事情如CUDA和Python。 您可以直接下载它，然后双击它，就像在玩普通的视频游戏一样。 如果您有任何建议或想法，请随时与我联系。 您可以直接将电子邮件发送到我的私人地址[ ]。 欢迎使用style2paints V4！ Style2paints V4是当前最佳的AI驱动的线稿着色工具。 与以前的端到端图像到图像转换方法不

在Siggraph2018年会议上的关于实时光线追踪的一个课程，该内容为其最后演示部分的源代码，打造一个路径追踪渲染器

SIGGRAPH论文 Stam, J.: Stable fluids. In Proceedings of SIGGRAPH. (1999), pp. 121-128. 文中的算法。

HDR成像 要求 python3（或更高版本） opencv 3.0（或更高版本） 您将需要使用pip3安装一些软件包： 麻木 matplotlib 用法 $ python HDR-playground.py < input img dir > # for example $ python ./HDR-playground.py taipei taipei.hdr 我还提供了一个jupyter版本（ HDR-playground.ipynb ），其功能与HDR-playground.py相同。 jupyter非常适合开发python程序！ 输入格式 输入目录应具有： 一些.png图像 image_list.txt文件应包含： 文件名 接触 1 /快门速度 这是image_list.txt的示例： # Filename expos

matlab公式仿真代码百万像素自适应光学 这是我们的论文出现在SIGGRAPH 2018中的开源资源库： ， ， ， 和 阿卜杜拉国王科技大学（KAUST） 概述 该存储库包含： MATLAB和CUDA中描述的波前求解器的改进版本： 线性化版本，求解器为ADMM或共轭梯度； 金字塔版本。 C ++和CUDA中的自适应光学（AO）控制代码： 本文描述的AO控制逻辑； 通过CUDA-OpenGL互操作的SLM即时控制代码。 MATLAB中的波光学仿真代码： 基于Rayleigh-Sommerfeld衍射公式的仿真； Shack-Hartmann传感器，曲率传感器（基于TIE）和我们的编码波前传感器的仿真和求解器。 Solidworks中的3D打印模型。 先决条件 硬件 有关完整的硬件列表，请参见补充材料。 为了使AO代码成功运行，它要求您的计算机与以下设备连接： PointGrey USB相机。 我们用了 。 空间光调制器（SLM）。 我们用了 。 此外，您的计算机还应具有基于NVIDIA的图形卡，以便CUDA可以运行。 软件 我们的代码已在Ubuntu 16.04和Windows 10

VNect-Tensorflow版本 该项目是VNect的tensorflow实现 SIGGRAPH 2017 。 这不是官方实施。 请联系论文作者以获取相关模型。 环境环境 Ubuntu 16.04 Python 2.7 Tensorflow 1.3.0 OpenCV 3.3.0 OpenGL（可选） 推理 1.下载模型，放入文件夹models/weights 2.在shell脚本中编辑演示设置--device --demo_type --model_file --test_img --plot_2d --plot_3d 3.如果使用的是OpenGL，则可以运行run_demo

siggraph2015_GPU-Driven Rendering