Long Volumetric Video
需求人群
目标受众为视频处理、计算机图形学、动态视图合成领域的研究人员和开发者。这项技术适合他们，因为它提供了一种高效处理长视频数据的方法，能够显著减少内存占用和提高渲染效率，对于需要处理大量视频数据的应用场景尤为重要。使用场景
在SelfCap数据集上实现实时渲染长体素视频在DNA-Rendering数据集上展示实时渲染效果在Sports数据集上进行长视频序列的实时渲染演示产品特色
• 利用Temporal Gaussian Hierarchy紧凑地建模长体素视频• 实现了不同速度变化区域的有效和高效动态建模• 通过梯度阈值获得稀疏的球谐系数，存储紧凑且保持视图依赖效果• 支持实时渲染，保持了最先进的渲染质量• 能够处理数千帧的长视频序列，实现实时渲染• 支持多数据集的实时演示，包括SelfCap、DNA-Rendering、Sports等• 提供在线演示和渲染器的框架代码，方便用户学习和使用使用教程
- 11. 访问Long Volumetric Video的在线演示页面
- 22. 点击页面中的'Paper'或'arXiv'链接，阅读相关的研究论文
- 33. 通过'Renderer'和'Framework'链接下载所需的渲染器和框架代码
- 44. 根据提供的代码和文档，设置并运行Long Volumetric Video的演示
- 55. 在不同的数据集上测试Long Volumetric Video的效果，比较与传统方法的差异
- 66. 根据需要调整代码，以适应特定的应用场景和需求
团队介绍
了解 Long Volumetric Video 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。