Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

WeatherEdit: Chỉnh sửa thời tiết có thể kiểm soát bằng trường Gaussian 4D

Created by
  • Haebom

Tác giả

Chenghao Qian, Wenjing Li, Yuhu Guo, Gustav Markkula

Phác thảo

Bài báo này giới thiệu WeatherEdit, một quy trình chỉnh sửa thời tiết mới, tạo ra các hiệu ứng thời tiết chân thực trong các cảnh 3D với các loại và cường độ có thể kiểm soát. WeatherEdit bao gồm hai thành phần chính: chỉnh sửa nền thời tiết và tạo hạt thời tiết. Để chỉnh sửa nền thời tiết, chúng tôi giới thiệu một bộ điều hợp tất cả trong một tích hợp nhiều kiểu thời tiết vào một mô hình khuếch tán được đào tạo trước duy nhất để tạo ra các hiệu ứng thời tiết đa dạng trên nền ảnh 2D. Trong quá trình suy luận, chúng tôi thiết kế một cơ chế chú ý theo chế độ xem thời gian (TV) theo một thứ tự cụ thể để tổng hợp thông tin thời gian và không gian, đảm bảo chỉnh sửa nhất quán trên các ảnh đa khung hình và đa góc nhìn. Để tạo ra các hạt thời tiết, trước tiên chúng tôi tái tạo cảnh 3D bằng ảnh đã chỉnh sửa, sau đó đưa vào trường Gauss 4D động để tạo ra tuyết, mưa và sương mù. Các đặc tính và động lực của các hạt này được kiểm soát chính xác thông qua mô hình hóa và mô phỏng dựa trên vật lý, đảm bảo biểu diễn thời tiết chân thực và điều chỉnh cường độ linh hoạt. Cuối cùng, chúng tôi tích hợp trường Gauss 4D với cảnh 3D để tạo ra các hiệu ứng thời tiết nhất quán và có độ chân thực cao. Các thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu lái xe chứng minh rằng WeatherEdit có thể tạo ra nhiều hiệu ứng thời tiết khác nhau với cường độ điều kiện có thể kiểm soát được, làm nổi bật tiềm năng mô phỏng việc lái xe tự động trong thời tiết khắc nghiệt.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Nó cung cấp một cách mới để tạo ra các hiệu ứng thời tiết đa dạng và chân thực trong các cảnh 3D với cường độ có thể kiểm soát được.
◦
Mô hình hóa và mô phỏng dựa trên vật lý cho phép thể hiện thời tiết thực tế và điều chỉnh cường độ linh hoạt.
◦
Chúng tôi đề xuất một cơ chế chú ý TV để chỉnh sửa thời tiết một cách nhất quán trong hình ảnh nhiều khung hình và nhiều góc nhìn.
◦
Nó chứng minh tiềm năng sử dụng trong mô phỏng lái xe tự động trong điều kiện thời tiết bất lợi.
•
Limitations:
◦
Hiện vẫn chưa có phân tích chi tiết về chi phí tính toán và hiệu quả của các phương pháp được đề xuất hiện nay.
◦
Cần đánh giá thêm hiệu suất tổng quát trên nhiều loại thời tiết và cường độ khác nhau.
◦
Độ Chính xác của mô hình cần được xác minh thêm thông qua phân tích so sánh với dữ liệu thực tế.
◦
Có thể có sự thiên vị hoặc hạn chế liên quan đến các điều kiện thời tiết cụ thể.
👍
Made with Slashpage