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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119497876A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202380052012.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 为了计算包括3D对象的动态3D场景的图像，接收对所述3D对象的变形的描述，所述描述包括基元3D元素的笼和来自物理引擎或关节式对象模型的相关联的动画数据。针对所述图像的像素，所述方法计算根据所述动画数据而动画化的从虚拟相机通过所述像素到所述笼中的射线，并且计算所述射线上的多个样本。每个样本是所述3D元素中的一个3D元素中的3D位置和视图方向。所述方法计算所述样本到规范笼中的变换。针对每个经变换的样本，所述方法查询所述3D场景的学习的辐射场参数化以获得颜色值和不透明度值。体积渲染方法被应用于所述颜色值和所述不透明度值，以产生所述图像的像素值。
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公开(公告)号：CN119137632A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202380024886.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06V40/16
Abstract: 在图像中预测关键点。执行被配置为预测作为2D随机变量的关键点中的每个关键点的神经网络，所述2D随机变量通常以2D位置和2×2协方差矩阵正态分布。所述神经网络被训练，以使来自所预测的关键点中的每个关键点的样本等于基础事实的对数似然值最大化。在不生成热图的情况下使用经训练的神经网络来预测图像的关键点。
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公开(公告)号：CN119013689A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202380027164.0
申请日：2023-02-21
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本文所描述的技术公开了一种系统，该系统被配置为使用对象的可访问三维模型来检测和跟踪颜色图像中的对象(例如，头戴式显示设备)的三维姿态。该系统使用对象的三维姿态来修复与对象的区域(例如，表面)相关联的像素深度值，该区域由吸收由飞行时间深度传感器发射的光的材料组成，以确定深度。因此，可以产生颜色深度图像(例如，红绿蓝深度图像或RGB‑D图像)，该颜色深度图像在对象的由吸收由飞行时间深度传感器发射的光的材料组成的区域上以及在该区域周围不包括暗孔。
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公开(公告)号：CN118805208A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202380024887.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： J·P·C·瓦伦丁 , E·W·伍德 , T·J·卡什曼 , M·德拉戈尔斯 , T·巴尔特鲁萨迪斯 , D·S·维尔德 , 申晶晶 , M·A·约翰逊 , C·T·休伊特 , N·米洛萨夫列维奇 , S·J·加尔宾 , T·夏普 , I·斯托伊利科夫
IPC: G06V40/16
Abstract: 在图像中预测关键点。针对作为2D随机变量的、图像的关键点中的每个关键点生成预测，所述2D随机变量以位置(x，y)和标准偏差σ正态分布。神经网络被训练，以使来自预测的关键点中的每个关键点的样本等于基础事实的对数似然值最大化。经训练的神经网络被用于在不生成热图的情况下预测图像的关键点。
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公开(公告)号：CN118229849A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211600403.0
申请日：2022-12-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 根据本公开的实现，提供了三维形象的生成方案。根据该方案，获取经训练的扩散模型，扩散模型基于样本对象的样本三维形象来训练。利用扩散模型，从预定输入生成目标特征表示，目标特征表示包括与三平面分别对应的一组目标特征图，以表征目标对象在三维空间中的特征信息。基于目标特征表示来生成目标对象的三维形象。以此方式，能够高效生成高质量的三维形象，且带来存储和计算开销的降低。
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