Victory in my life

테스트만 왕창 하다보니 너무 헷갈려서 나를 위한 정리본..26.07.20-25 5일간 리서치,실험 리스트"어떤 3D 표현(Representation)을 대상으로 inverse rendering을 수행하는가?"라는 기준으로 리스트업 1. Image 기반 Inverse RenderingDiffusionRenderer: Neural Inverse and Forward Rendering with Video Diffusion Models(CVPR 2025)Video Diffusion 기반 Inverse / Forward RenderingVideo Relighting이 주 목적이지만 image inverse rendering 코드도 제공실험 결과Depth 품질은 다소 아쉬움https://research.nvidia..

다른 사이트들 보면 WSL을 설치하고 하라지만...사실 아래 두 과정만으로도 설치 가능 !node.js설치git bash에서 npm install -g @openai/codex 명령어 입력 Node.js — Node.js® 다운로드Node.js® is a free, open-source, cross-platform JavaScript runtime environment that lets developers create servers, web apps, command line tools and scripts.nodejs.org

내가 기억할려고 적는 포스팅~ GPU: RTX4090conda create -n sam_3d_body python=3.9 -yconda activate sam_3d_bodypip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pip install git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git@a1ce2f9 --no-build-isolation --no-deps

AbstractSAM3D는 single image에서 geometry, texture, and layout을 예측하는 grounded 3D object reconstruction 모델. occlusion과 장면 clutter이 흔하고 문맥에서 오는 시각적 인식 신호가 더 큰 역할을 하는, natural image에서 뛰어남.객체의 모양, 질감, 자세에 주석을 달기 위한 인간과 모델이 참여하는 파이프라인을 통해 이를 달성하고, 전례 없는 규모로 시각적으로 근거한 grounded 3D reconstruction data를 제공.우리는 합성 사전 학습과 실제 정렬을 결합한 현대적이고 multi-stage 학습 프레임워크를 이 데이터로 학습하여 3D "data barrier"를 허물었다.최근 연구에 비해 상당한..

[Paper] [Website]💡Procedural Content:terrain, sky, tree, … 등등 3D 월드 안에 들어가는 거의 모든 요소를 자동 생성한 것💡Procedural Content Generation(PCG):언리얼엔진 Procedural Content 생성 프레임워크ContributionEfficiency: 제안된 PCGHub, PCGPlanner로 지형, 도시, 숲 등 광범위하고 고품질의 3D 자산을 빠르게 생산 가능. 또한 전문 디자이너가 2주 이상 소요되는 대규모 도시를 만드는 데 몇 시간밖에 걸리지 않음.Controllability: 개인화된 요구를 충족하는 3D 장면을 생성 가능. 객체 추가, 객체 위치 배치, 계절 전환과 같이 장면 편집을 수행.Diversity: ..

Abstract이미지를 radiance surface-based scene representation으로 바꾸는 빠르고 간단한 기술을 제안기존 radiance volume reconstruction에서 광선(ray)을 따라 radiance field를 통합하고 결과 이미지를 감독하는 대신, 훈련 이미지를 장면(scene)에 투사하여 spatio-directional radiance field를 직접 감독 주요 결과:alpha blending 및 ray marching을 완전히 제거하고, 이러한 단계를 손실 계산으로 이동표면으로의 수렴을 촉진하는 것 외에도, 이 공식은 radiance field의 2D 하위 집합에 명시적인 의미론적 의미를 부여하여, 이를 잘 정의된 radiance 표면으로 변환해당 rep..

💡 3D reconstruction 문제를 **회귀 문제**로 보고, **pointmap을 학습 대상**으로 설정함으로써 다양한 downstream task (e.g. pose estimation, depth estimation 등)를 통합적으로 처리할 수 있게 한 방법론 !Abstract기존 한계: 야외 환경에서 MVS는 카메라 파라미터 추정이 필수적이고 핵심적이나 까다롭고 번거로움DUSt3R:사전 정보(e.g. camera callibration, viewpoint poses)없이 임의의 이미지 컬렉션에서 작동두 이미지 간의 복원 문제를 포인트맵 회귀 문제로 변환해 일반적인 projective camera models의 제약을 완화 ⇒ monocular/binocular reconstruction을..

요즘 거의 모든 3D Generation 모델들이 백본으로 사용하고 있는, Trellis !!내것으로 만들기 위해 정독했어여그럼 도움이 되시길 ! 0. Abstract다재다능하고 고품질의 3D 에셋 제작을 위한 새로운 3D 생성 방법을 제안메쉬, 3D-GS, RF 등 다양한 포맷으로 디코딩할 수 있는 단일화된 Structured LATent (SLAT) 표현이 핵심SLAT에 맞춰진 rectified flow transformer를 3D 생성모델로 활용하며, 500K개의 다양한 객체로 구성된 대규모 3D 에셋 데이터셋에서 최대 20억 개의 파라미터를 가진 모델을 학습주요 결과:텍스트 또는 이미지 조건 하에 고품질의 결과를 생성하며, 비슷한 규모의 최신 방법들을 포함하여 기존 방법들을 상당히 능가이전 모델에..

웹 서비스 구축을 위해 flask기반으로 api를 구축했던 걸 정리한다.보통 협업하시는 백앤드 분께서 api 명세서를 보내주실테니 그대로 구축하면 된다.명세서에는 메서드, URL, Request 데이터 포맷(key, value 등등), response 포맷 등이 포함될 것이다. 1. 앱 만들기Flask(__name__)는 “웹 앱 본체”를 하나 만든다고 이해하면 된다.이 안에 페이지나 API를 차곡차곡 등록한다.app = Flask(__name__) 2. CORS 설정CORS(app, resources=...)는 “어떤 주소로 누가 접근해도 되는지”를 정하는 안전장치이다. 여기서는 특정 API 주소에 대해 어느 사이트에서든 호출 가능하도록 풀어둔 것이라고 생각하면 된다.CORS(app, resource..

🧩 사용 명령어 정리git status – 변경 사항 확인git add – 변경된 파일을 staging 영역에 추가git status – staging된 파일 다시 확인git commit -m – 커밋 메시지와 함께 저장git push origin [브랜치명] – 원격 저장소에 반영0️⃣ git status변경되거나 새로 생성된 파일의 상태를 확인합니다.빨간색: 아직 add되지 않은 파일초록색: staging 영역에 올라가 커밋 대기 중인 파일1️⃣ git add [파일명]변경된 파일을 staging area(커밋 대기 공간)에 올립니다. ✅ 자주 쓰는 git add 명령어들git add 파일명 # 특정 파일만 추가git add . # 현재 디렉토리 이하 전체 파일 추가git add .txt # 모든 ..