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上传时间: 2021-03-30
详细说明：许多应用程序，例如计算机辅助设计和游戏渲染，都需要在复杂的光照环境和不同的视觉条件下重现逼真的材质外观。 三维对象或场景的真实性在很大程度上取决于纹理的表示和渲染，其中双向纹理函数（BTF）是使用最广泛的纹理模型之一。 在本文中，我们提出了一种神经网络来学习BTF数据的表示形式，以在新的条件下预测新的纹理图像。 所提出的方法在公共BTF数据集上进行了测试，并显示出令人满意的合成结果。
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