如标题所示: 项目为基于 OpenPose 和 Vibe 做修改,可以在windows上识别视频流并输出结果。 不过由于缺乏该动作的ground truth 数据做额外训练,因此识别结果仍需要做微调。...
注:截图为已经录制的视频截图,实际效果在视频中会更直观。 * 目标: 项目基于独立开发的图形引擎,旨在了解传统 Lod 与 无级 Lod (类似 UE Nanite)之间的实现,以及优化策略验证。 * 负载 场景中实例有 11.6 万面, 共 25 万个实例,在 4090 显卡上可以达到 30 ~ 1500 fps (根据可视实例数量有所变化) * 简述 - 传统 Lod 为完整实例切换。优化更激进,但对于大型模型,可能会出现较为明显的跳变问题。 - 无级 Lod 会根据可视参数(角度、距离、分辨率等)分 cluster 切换。相较传统能更精细地处理跳变问题,但...