参考資料

Transport-Based Neural Style Transfer for Smoke Simulations

画像を使用してスモークシミュレーションにスタイルを転送する技術だそうです。面白い。
http://www.byungsoo.me/project/neural-flow-style/index.html

概要

芸術的に流体を制御することは常に困難な作業であった。最適化手法では、煙のダイナミクスを間接的に制御するためにアーティストが手作業で作成することが多い、ターゲットの速度または密度フィールドの設定に対してシミュレーション状態を近似することに依存します。
パッチ合成技術は、イメージテクスチャまたはシミュレーション機能をターゲットフローフィールドに転送します。しかし,これらは構造パターンの追加または乱流構造による粗い流れの増大に限定され,従って異なるスタイルおよび意味的に複雑な構造の全スペクトルを捕捉できない。
本論文では,体積煙データのための最初のトランスポートベースのニューラルスタイル転送(装置)アルゴリズムを提案した。この方法は,自然画像から煙シミュレーションに特徴を転送することができ,単純なパターンから複雑なモチーフまでの一般的な内容を意識した操作を可能にする。提案したアルゴリズムは,ソース入力煙から所望のターゲット構成への密度輸送を計算するので,物理的に影響を受ける。著者らの輸送ベースのアプローチは,煙を様式化に向けて輸送する非圧縮性および非回転性ポテンシャルを最適化することにより,様式化速度場の発散を直接制御することを可能にする。時間的整合性は後続の様式化速度の輸送と整列により保証され,3D再構成は異なるカメラ視点からの様式化のシームレスなマージにより計算される。

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