Capture de mouvement complet du corps: arrière-plan et applications
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les bases de la simulation numérique de flux, en soulignant l'importance de comprendre la méthodologie et de pratiquer des techniques de simulation pour exécuter des simulations complètes de manière autonome.
Explore les principaux facteurs contribuant à la crédibilité des humains virtuels grâce à l'animation, à l'interaction et aux opérateurs cachés dans des contraintes en temps réel.
Couvre les concepts avancés d'infographie tels que l'ombrage différé, l'occlusion ambiante, les systèmes de particules et le rendu réaliste non photographique, en mettant l'accent sur la créativité et la planification de projets modulaires.
Explore la capture de mouvement du corps entier, la reconstruction de la posture, l'évitement des collisions et les possibilités d'interaction futures.
Explore l'analyse des mesures, la réconciliation des données et l'identification des paramètres dans les systèmes énergétiques, en soulignant l'importance de mesures et d'optimisations correctes.
