Python实现基于高斯过程（Gaussian Process）的贝叶斯优化与不确定性估计 大家好，今天我们来深入探讨一个在优化问题中非常强大的工具：基于高斯过程的贝叶斯优化，以及如何利用高斯过程进行不确定性估计。我们将重点关注使用Python实现这些概念。 1. 引言：优化的挑战与贝叶斯优化的优势 在机器学习、工程设计等领域，我们经常需要优化一个目标函数，找到使其达到最大值或最小值的参数组合。然而，很多实际问题中的目标函数往往具有以下挑战： 非凸性: 存在多个局部最优解，传统的梯度下降方法容易陷入局部最优。 黑盒性: 我们无法获得目标函数的梯度信息，只能通过评估不同参数组合的结果来了解其性质。 评估代价高昂: 每次评估目标函数都需要耗费大量的计算资源或时间，例如运行一次复杂的模拟。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是一种解决这些挑战的有效方法。它通过建立目标函数的概率模型（通常是高斯过程），并利用采集函数（Acquisition Function）来指导搜索过程，从而在尽可能少的评估次数下找到全局最优解。 2. 高斯过程 (Gaussian Process) …
3D Gaussian Splatting与LLM结合：利用文本提示生成3D场景并实现实时渲染
3D Gaussian Splatting与LLM结合：利用文本提示生成3D场景并实现实时渲染 大家好！今天我们要探讨一个令人兴奋的领域：如何将大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力与3D Gaussian Splatting（3DGS）的实时渲染能力相结合，实现文本引导的3D场景生成。 1. 引言：3D 内容生成的挑战与机遇 长期以来，3D 内容的创建一直是一项耗时且需要专业技能的任务。传统的建模方法，例如使用 Blender 或 Maya，需要艺术家手动雕刻和纹理化每个对象，这使得 3D 内容的生产成本高昂且速度缓慢。 近年来，随着深度学习技术的快速发展，涌现出许多自动化的 3D 内容生成方法。其中，基于神经网络的方法，例如 NeRF (Neural Radiance Fields) 和 3D Gaussian Splatting，展现出了巨大的潜力。 NeRF 通过学习一个将 3D 坐标映射到颜色和密度的函数来表示场景。然而，NeRF 的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。3D Gaussian Splatting 作为一种新兴的 3D 场景表示方法，通过使用高斯分布的集合来 …