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3D

3D साइन्ड डिस्टेंस फ़ंक्शन्स के लिए एक डेटासेट और एक्सप्लोरर

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Author

तोवाकी ताकिकावा (एनवीडिया और वॉटरलू विश्वविद्यालय), एंड्रयू ग्लास्नर (यूनिटी/वेटा डिजिटल), मॉर्गन मैकग्वायर (रॉब्लॉक्स और वॉटरलू विश्वविद्यालय)

Venue

जर्नल ऑफ कंप्यूटर ग्राफिक्स टेक्नीक्स / i3D 2022

Abstract

नए एल्गोरिदम बनाने में संदर्भ डेटासेट एक प्रमुख उपकरण हैं। वे हमें विभिन्न मौजूदा समाधानों की तुलना करने और नए एल्गोरिदम के विकास के दौरान समस्याओं और कमजोरियों की पहचान करने की अनुमति देते हैं। साइन्ड डिस्टेंस फंक्शन (SDF) कंप्यूटर ग्राफिक्स में अनुसंधान गतिविधि का एक नया केंद्र बिंदु बन रहा है, लेकिन अब तक ऐसे फ़ंक्शनों का कोई मानक संदर्भ डेटासेट नहीं रहा है। हम विभिन्न जटिलताओं वाले 63 क्यूरेटेड, अनुकूलित और नियमित फ़ंक्शनों का एक डेटाबेस प्रस्तुत करते हैं। हमारे फ़ंक्शन विश्लेषणात्मक अभिव्यक्तियों के रूप में प्रदान किए जाते हैं जिन्हें अंतरिक्ष में किसी भी बिंदु पर GPU पर कुशलतापूर्वक मूल्यांकित किया जा सकता है। हम एक देखने और निरीक्षण उपकरण और पारंपरिक ग्राफ़िक्स और न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण दोनों के लिए उपयुक्त SDF नमूने बनाने के लिए सॉफ़्टवेयर भी प्रस्तुत करते हैं।