Multi-view 第2页

【论文阅读】Self-paced Multi-view Co-training

论文下载bib:@ARTICLE{MaMeng2020SPamCo,title={Self-PacedMulti-ViewCo-Training},author={FanMaandDeyuMengandXuanyiDongandYiYang},journal={J.Mach.Learn.Res.},year={2020},volume={21},number={1},numpages={1--38

来日可期1314·2023-04-14 04:02

PointNN：一种无参数化的高效点云特征提取方法

点云处理从最早期的手工设计特征，到之后渐渐有一些深度学习的尝试，经历了multi-view或者3D卷积等等的混沌时期，知道pointnet的横空出世，开始蓬勃发展，于是有了后来的pointnet++,DGCNN

深蓝学院·2023-04-12 21:30

文献阅读-Deep multi-view learning methods: A review

文献阅读-Deepmulti-viewlearningmethods:Areview概述1-介绍2深度学习范围内的多视图学习方法2.1多视图卷积神经网络2.2.多视图自动编码器2.3.多视图生成对抗网络2.4.多视图图神经网络2.5.多视图深度信念网络2.6.多视图RNN本文主要解释__深度学习范围内的MVL__方法，并讨论多视图与多模态之间的关系。概述多视图学习(MVL)吸引了越来越多的关注，并

Alexa2077·2023-04-05 01:41

[PED05]Incomplete Multi-view Clustering via Subspace Learning

IncompleteMulti-viewClusteringviaSubspaceLearningPublication：CIKM2015Author：QiyueYin,ShuWu,LiangWang（ChineseAcademyofSciences,Beijing）缺失多视图论文汇总：https://github.com/Jeaninezpp/Incomplete-multi-view-clus

张小甜甜·2023-03-31 05:58

多模态（multi-modal）和多视图（multi-view）

多模态：例如A在看视频，B在听声音，C在看字幕，将ABC不同性质的数据放在一起叫做多模态；多视图：A在近处正对着看，B在远处看，C在左边看，D在右边看，ABCD接收的相同性质的信息放在一起叫做多视图。主要是看各路数据的本质形态是否存在区别。例如采用不同网络或者特征提取器处理过的原始输入得到的结果也会称为多模态数据。

qq_40929682·2023-03-29 01:38

多模态multi-modal 与多视图multi-view

多模态multi-modal与多视图multi-viewExample1Example2Example3天津大学**张长青**老师的答案：MAPLE(maple-lab.net)实验室齐国君老师的答案：笔者的补充：举几个不同领域的例子来感受下吧！Example1以传感器数据为例，多个传感器获取到的数据是多模态，而单个传感器在不同位置获取到的数据是多视图的Example2CV领域中，一段视频和该视频

MasterQKK 被注册·2023-03-29 01:05

多模态（multi-modal）和多视图（multi-view）有什么区别？

简单来说multiview一般指同一个对象不同的表现形式。比如一个3D物体不同角度或者不同频谱下的成像图像。multimodality指不同模态，它们所表现的可能是不同的对象，但之间有联系。比如文本和对应的音视频。这两者之间最关键的区别是后者可能不是描述完全一样的物体或对象，所以往往需要有个预对齐或者建立两者间的对应关系，既correspondence以看电视为例，A在看视频，B在听声音，C在看字

机器不学习我学习·2023-03-29 01:27

【论文简述】Global Contextual Complementary Network for Multi-View Stereo（BMVC 2022）

一、论文简述1.第一作者：YongrongCao2.发表年份：20223.发表期刊：BMVCCCF-C类4.关键词：MVS、3D重建、上下文、自注意力、全局信息5.探索动机：CNN的局限性，缺少全局上下文通常会导致无纹理或弱纹理区域出现局部歧义，从而降低匹配的鲁棒性。Localfeaturesarewellcapturedbyconvolutions.Thelocalityofconvolutio

华科附小第一名·2023-03-21 09:19

论文阅读：Volumetric and Multi-View CNNs for Object Classification on 3D Data

Preface 最近由于要做正颌手术中术后变形预测的问题，要处理三维数据，所以在研究三维卷积，三维分类的问题。今天阅读一篇CVPR2016的论文：《VolumetricandMulti-ViewCNNsforObjectClassificationon3DData》。这里是PaperHomepage 这里是PaperCodeAbstract 现在对于3DData的Convolutio

chenxp2311·2023-02-22 09:56

NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction 论文笔记

萨瓦河的太阳·2023-02-17 00:39

【三重对抗学习行人重识别】Triple Adversarial Learning and Multi-View Imaginative Reasoning

思路及创新点提出了一种用于UDApersonre-ID的三重对抗学习和多视角想象推理网络（TAL-MIRN），它由一个多视角想象推理模块（IRM）和一个三重对抗学习模块（TALM）组成。TALM由三个子模块DIFE、JDAID和FDRI组成。DIFE在相机级别提取域不变特征，JDAID实现身份和域的联合分布对齐，FDRI保证模糊外观特征的可辨别性和鲁棒性。也提出了一种称为交叉归一化（CN）的简单归

黑曜石小刀·2023-02-06 18:19

深度特征提取方法_三维深度学习之pointnet系列详解（一）

一、三维深度学习简介二、点云存在的问题三、pointnet网络结构详解四、pointnet代码详解一、三维深度学习简介多视角(multi-view)

weixin_39571749·2023-01-31 17:39

【论文简述】EPP-MVSNet: Epipolar-assembling based Depth Prediction for Multi-view Stereo（ICCV 2021）

一、论文简述1.第一作者：XinjunMa、YueGong2.发表年份：20213.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、极线、级联、可见性图、伪3D卷积5.探索动机：自MVSNet提出以来，基于正平扫(front-to-parallel)+可微单应性形变(differentiablehomography)构建多视图对costvolume的learning-based方法在越来越多的公开数据集上证

华科附小第一名·2023-01-31 09:14

NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction

Paper_Reading(不定时更新版）（仅为个人记录，若有错误，请指正）Nerf：因为缺乏曲面约束，导致从学习到的隐式表示中提取到高质量的曲面较为困难。NeuS目的：InNeuS,theyrepresentsasurfaceasthezero-levelsetofasigneddistancefunction(SDF)anddevelopsanewvolumerenderingmethodto

奶盐芝士小麻薯·2023-01-29 20:12

MVS的邻域选择 Multi-View Stereo for Community Photo Collections 第5.1节口语化翻译

5ViewSelection5.1GlobalViewSelectionForeachreferenceviewR,globalviewselectionseeksasetNofneighboringviewsthataregoodcandidatesforstereomatchingintermsofscenecontent,appearance,andscale.Inaddition,then

weixin_46367784·2023-01-29 09:40

【论文简述】Attention-Aware Multi-View Stereo（CVPR 2020）

一、论文简述1.第一作者：KeyangLuo2.发表年份：20203.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、代价体、注意力机制、正则化5.探索动机：However,thefeaturematchingresultsfromdifferentchannelsareusuallynotofthesameimportancesincethecapturedscenescouldbesignificant

华科附小第一名·2023-01-29 09:37

Multi-View Stereo for Community Photo Collections 论文阅读笔记

Multi-ViewStereoforCommunityPhotoCollections论文阅读笔记上一篇论文笔记，主要介绍了如何从photocollection中获得点云（pointclouds），这一篇论文主要介绍，获得点云之后该做怎样的处理，来获得一个surface（更确切的是稠密点云）。因为在网上没有找到类似的笔记，就只能一边阅读，一边做笔记了，如有错误，欢迎指正。AbstractWepr

青一其·2023-01-29 09:36

【论文简述】Long-range Attention Network for Multi-View Stereo（WACV 2021）

一、论文简述1.第一作者：XudongZhang2.发表年份：20213.发表期刊：WACV4.关键词：MVS、注意力、级联、监督回归5.探索动机：先前的方法忽略了像素之间的依赖关系，并且期望回归的方式效率不高。However,thispixel-wiseoperationignorestheinterdependenceamongpixels,sinceitscalculationofmatch

华科附小第一名·2023-01-29 09:01

STS：Surround-view Temporal Stereo for Multi-view 3D Detection——论文笔记

参考代码：None1.概述介绍：这篇文章提出的方法是对LSS中深度估计部分进行改进，其改进的点是在深度估计部分引入立体匹配去估计周视相机下的深度信息，其中立体匹配使用前后视频帧进行构建（可以看作是时序信息的使用，只不过只有两帧信息）。此外，引入DORN中的深度采样策略（SID，Spacing-IncreasingDiscretization）使得近处的采样点不至于过度稀疏，为了弥补在无纹理下立体匹

m_buddy·2023-01-28 20:42

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection

BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-view3DObjectDetection相关论文摘要简介AAAI2023-BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-view3DObjectDetection相关论文DETR3D：DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImag

Silence_myq·2023-01-20 17:18

阅读笔记之：Co-regularized multi-view spectral clustering-NIPS2011

想法：利用多个视角的信息进行聚类，提高聚类的准确性。很简单直接的原则；不同视角的数据具有潜在（underlying）一致的聚类。以这个为动机，在单视角谱聚类的基础上，增加多视角之间的约束。文章叫做共正则化（co-regularization），我理解的意思是，把多视角之间的约束当做每一个视角的正则化约束。文中还说共正则是在半监督中常见的技术，我觉得这种多视角的数据之间的对应关系也是一种监督信息。A

huayantina·2023-01-18 17:35

论文阅读笔记（2）：Multi-view attributed graph clustering

论文阅读笔记（2）：Multi-viewattributedgraphclustering本文主要记录在阅读《Multi-viewattributedgraphclustering》文献中的一些理解与翻译；论文链接:https://www.researchgate.net/publication/353747180_Multi_view_Attributed_Graph_Clustering.摘要

长夜营灯·2023-01-15 08:06

论文阅读笔记（3）：Graph Filter-based Multi-view Attributed Graph Clustering

GraphFilter-basedMulti-viewAttributedGraphClustering：基于图过滤器的多视图属性图聚类目录结构：摘要相关研究使用方法优化策略时间复杂度锚定点选择策略实验结论摘要摘要：图聚类现有的方法有两个主要的缺点：1）大多数方法不能同时探索属性和图结构的信息；2）大多数方法无法处理包含不同特征和图形集的多视图数据；本文提出有效的多视图属性图聚类方法：1）首先，不

长夜营灯·2023-01-15 08:06

Binary Multi-View Clustering（基于二进制的多视图聚类）

本篇论文是一篇关于二进制的多视聚类文章，用于处理大规模的多视数据集。1、首先对多视数据进行哈希编码本论文在第v个视图的数据中随机选取m个样本或者通过k-mean算法直接生成m个子簇中心amva_m^{v}amv来表达这个视图的数据分布,然后计算xsvx_s^vxsv于amva_m^{v}amv的核函数。之后乘上对其进行降维，并通过sgn（）符号函数得到第v个视图的哈希矢量。2、学习一个统一的哈希矢

Robert_Gordon·2023-01-15 08:05

【论文简述】Vis-MVSNet: Visibility-Aware Multi-view Stereo Network（IJCV 2022）

一、论文简述1.第一作者：JingyangZhang2.发表年份：20223.发表期刊：IJCV、BMVC4.关键词：MVS、可见性、MVSNet5.探索动机：MVS的可见性OnecriticalfactorinMVSisthepixel-wisevisibility:whethera3Dpointisvisibleingivenimages.However,suchvisibilityinfor

华科附小第一名·2023-01-13 11:22

【论文简述】MVS2D: Efficient Multi-view Stereo via Attention-Driven 2D Convolutions（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：ZhenpeiYang2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、注意力、单目、深度学习5.探索动机：现在的方法比较慢。Whilesuchend-to-endlearningofplanesweepingstereoadvancespublicbenchmarks’accuracy,theyaretypicallyveryslowtocompute.6

华科附小第一名·2023-01-13 11:22

DRCNN: Dynamic Routing Convolutional Neural Network for Multi-View 3D Object Recognition（2）

接上文，通过将DRL插入到CNN中，我们提出了用于3D物体识别的DRCNN算法。而且，每个3D物体视图的特征都是被同一个CNN1提取出来的。然后这些特征点通过提出的DRL形成新的特征从而代表3D物体。然后，作为输入，新的特征传播到CNN2中生成相应的形状描述符来完成分类或检索工作。论文第三部分C部分，讲述MVCNN中的视图层和DRCNN中DRL的关系作者一上来先说，经过研究发现，MVCNN中的视图

qq_40864007·2023-01-09 08:19

MVSNeRF: Fast Generalizable Radiance Field Reconstruction from Multi-View Stereo多视角立体图像的快速广义辐射场重建

ysh9888·2023-01-08 09:44

【论文简述】Dense Hybrid Recurrent Multi-view Stereo Netwith Dynamic Consistency Checking（ECCV 2020）

一、论文简述1.第一作者：JianfengYan、ZizhuangWei、HongweiYi2.发表年份：20203.发表期刊：ECCV4.关键词：MVS，深度学习，稠密混合循环MVSNet，动态一致性检查5.探索动机：分辨率、内存、深度图融合效率thosedeeplearningbasedMVSmethodsstillhavethefollowingproblems.First,duetothe

华科附小第一名·2023-01-04 23:20

【论文翻译】Deep Learning for Multi-view Stereo via Plane Sweep: A Survey（2021）

一、论文简述1.第一作者：QingtianZhu2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、综述5.核心思想：读到的第一篇深度MVS的综述，总结的很好，内容涵盖了2021年前的研究进展，值得学习。6.论文下载：https://arxiv.org/pdf/2106.15328.pdf二、论文翻译摘要三维重建由于其在自动驾驶、机器人技术、虚拟现实等领域的广泛应用，近年来受

华科附小第一名·2023-01-04 23:19

【论文简述】IterMVS: Iterative Probability Estimation for Efficient Multi-View Stereo（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：FangjinhuaWang2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、GRU、分类+回归5.探索动机：较低的运行时间和功耗是大多数工业应用的关键，因此资源友好性的方法变得更加重要。MVSNet由于3DCNN的原因，很难处理高分辨率的图像。循环的方法（GRU，LSTM）减少了内存消耗，但是运行时间变长了。级联方法可以提高内存和运行时长的效率，

华科附小第一名·2023-01-04 23:13

论文阅读《Multi-View Depth Estimation by Fusing Single-View Depth Probability with Multi-View Geometry》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.08177源码地址：https://github.com/baegwangbin/MaGNet概述出发点：MVS构建多视角匹配代价体带来巨大的显存消耗单目深度估计在无（弱）纹理区域、反射表面、运动的物体的情况下的的估计效果比好为此，本文提出一种融合了单视图深度概率与多视图几何的新框架(MonocularandGeometricNe

CV科研随想录·2023-01-03 16:26

深度多视图信息瓶颈：Deep Multi-view Information Bottleneck

论文题目：DeepMulti-viewInformationBottleneckSummary单个视图的信息瓶颈模型已经发展较为成熟，但尚未有在多视图上的信息瓶颈理论，本论文将信息瓶颈理论用于处理多视图数据，在学习得到单个视图的表征后，融合生成最终表征。ProblemStatement现有的多视图融合的过程都是线性的，但多个视图之间的联系往往是非线性的而且是复杂的，所以需要更好的融合的过程。Met

Liao-Zhuolin·2023-01-01 15:41

详解多视角3D检测模型 BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection

本文介绍一个多视角的3D检测模型：BEVDepth，论文收录于AAAI2023。在这篇文章中，作者提出了一种新的具有可信深度估计的三维物体检测器。本文提出的BEVDepth通过利用激光雷达显式深度监督来提高图像深度估计的可信度。作者引入了摄像机感知深度估计模块，以增强深度预测能力。此外，针对不精确特征投影带来的副作用，设计了一种新的深度细化模块。此外借助定制的高效体素池化和多帧机制，BEVDept

自动驾驶小学生·2023-01-01 07:17

文献阅读：PA-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo With Pyramid Attention

PA-MVSNet:Sparse-to-DenseMulti-ViewStereoWithPyramidAttention1、四个问题要解决什么问题？3Dreconstruction。用了什么方法解决？在MVSNet的基础上，加入了特征金字塔、注意力机制。不同尺度的金字塔注意力模块直接用于下一层，而不是构件特征金字塔作为输入。效果如何？在DTU上评估，PA-MVSNet准确率为0.313，强过Po

MRzzyy·2022-12-31 16:20

论文阅读笔记：MGAT: Multi-view Graph Attention Networks

论文阅读笔记：MGAT:Multi-viewGraphAttentionNetworks文章目录论文阅读笔记：MGAT:Multi-viewGraphAttentionNetworksAbstract1.Introduction2.Background2.1.Attentionmechanism2.2.Networkembedding2.3.Multi-viewnetworkembedding3.

Yuetianw·2022-12-31 08:45

VR MultiPass\SinglePass(Instanced)\MultiView 浅析和区分总结

StereoRenderingMultiPassSinglePassStereoRendering单通道立体渲染（双宽渲染）SinglePassInstancedRendering单通道(立体)实例化渲染Multi-view

什么时候才能坚持做好一件事啊·2022-12-29 08:18

体素ICCV2019（一）Pix2Vox: Context-aware 3D Reconstruction from Single and Multi-view Images

《Pix2Vox:Context-aware3DReconstructionfromSingleandMulti-viewImages》论文解读Abstract1.Relatedwork1.1Single-view3DReconstruction1.2Multi-view3DReconstruction2.Method2.1Encoder2.2Decoder2.3Context-awareFusi

Raywit·2022-12-27 21:53

【论文简述】Efficient Multi-view Stereo by Iterative Dynamic Cost Volume（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：ShaoqianWang、BoLi2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、动态代价体、GRU、迭代优化5.探索动机：由于正则化步骤需要较多的GPU内存和处理时间，因此现有方法只能处理低分辨率的图像。显然除了提高重建质量外，减少运行时间和GPU内存消耗也是非常重要的，这使得基于学习的MVS能够适应内存和计算有限的设备。6.工作目标：提高高分

华科附小第一名·2022-12-27 08:51

multi-view recognition近三年CV顶会汇总(CVPR, ECCV, ICCV, ICEV, ACMMM)[未完待更]

CVPR201820192020ECCV201820192020ICCV201820192020ICEV201820192020ACMMM201820192020总结CVPR,ECCV,ICCV,ICME,ACMMM近三年内与multi-view

vanlish·2022-12-20 16:50

【阅读笔记】PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch Stereo

可学习的多视图PatchMatchStereo目录前言1、介绍2、相关工作A.传统的MVSB.基于学习的立体视觉C.基于学习的MVS3、PatchmatchNetA.多尺度特征提取B.基于学习的PatchMatcha.初始化和局部扰动b.自适应传播c.自适应评估C.深度图优化D.损失函数前言PatchMatch主要用于在两幅二维图像中搜索最近领域中相似度最高的patch。其主要基于随机采样（ran

野指针_01·2022-12-20 16:18

【深度学习MVS系列论文】PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch Stereo

PatchmatchNet:LearnedMulti-ViewPatchmatchStereoCVPR2021oralAbstractlearnablecascadeformulationofPatchmatch首次提出iterativemulti-scalePatchmatch和adaptivepropagationandevaluationschemeforeachiteration.在性能上

doubleZ0108·2022-12-20 16:48

【论文简述】PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch Stereo（CVPR 2021）

一、论文简述1.第一作者：FangjinhuaWang2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、Patchmatch、自适应、迭代优化5.探索动机：可扩展性、时间、内存占用等效率问题依然没有解决。Whilebeingsuccessfulatthebenchmarklevel,mostofthemdoonlypaylimitedattentiontoscalabili

华科附小第一名·2022-12-20 16:16

SFM(structure from motion 从运动恢复结构)和MVS(multi-view stereo 多视图立体视觉)

主要目的：SFM是可以重建稀疏点云的和相机参数(内外)，主要目的是：estimatingthegeometryofthesceneandcameraposesfromasetofimages.使用场景最多还是标定相机内外参。MVS重建的是稠密点云。输入的数据：SFM是没有标定的图像，而MVS输入的是标定的图像(具有相机参数)，PS:相机参数可以通过SFM标定，所以如果从一组图像中重建三维模型，我们

Rusian_Stand·2022-12-19 17:05

论文精读:《MV-FCOS3D++: Multi-View Camera-Only 4D Object Detection with Pretrained Monocular Backbones》

文章目录论文精读摘要1.介绍(Introduction)2.方法（Methodology）2.1MV-FCOS3D++2.2PretrainingwithPerspective-ViewSupervision2.3Dual-PathTemporalModeling论文精读摘要在这份技术报告中，我们介绍了我们的解决方案，称为MV-FCOS3D++，用于WaymoOpenDataSetChalleng

zyw2002·2022-12-18 14:15

Multi-view Multi-label Learning with Sparse Feature Selection for Image Annotation 论文笔记

Multi-viewMulti-labelLearningwithSparseFeatureSelectionforImageAnnotation(TMM2018)论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/89602731.论文主要贡献提出了一种多视图多标签稀疏特征选择（MSFS）方法，以跨多个视角特征和多个类标签选择区分特征。F-normpenalty执

煮酒弄茶zzz·2022-12-14 16:49

论文笔记（一）3D-R2N2 A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction

发表期刊：ECCV发表时间：2016摘要受最近成功的利用形状先验实现鲁棒3D重构方法的启发，我们提出了一种新的循环神经网络架构，我们称之为3D循环重构神经网络(3D-R2N2)。该网络从大量合成数据中学习物体图像到其底层3D形状的映射。我们的网络从任意视点接收一个或多个对象实例的图像，并以3D占用网格的形式输出对象的重建。与之前的大多数工作不同，我们的网络不需要任何图像注释或对象类标签进行训练

码界战士嘎嘎嘎·2022-12-12 17:22

【论文简述】AA-RMVSNet: Adaptive Aggregation Recurrent Multi-view Stereo Network（CVPR 2021）

一、论文简述1.第一作者：ZizhuangWei2.发表年份：20213.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、可变形卷积、自适应聚合、LSTM5.探索动机：普通卷积对于薄结构和弱文理区域的特征提取效果有限，具有上下文感知的特征没有被充分利用；很少有研究在多视图匹配代价聚合过程中考虑像素可见性问题：从粗到细的结构成功地降低了内存消耗，但由于深度间隔较大，粗阶段的深度预测可能会出错，因此不

华科附小第一名·2022-12-11 13:50

【论文简述】Learning Inverse Depth Regression for Multi-View Stereo with Correlation Cost Volume（AAAI 2020

一、论文简述1.第一作者：QingshanXu2.发表年份：20203.发表期刊：AAAI4.关键词：MVS、深度学习、相关体、逆深度、沙漏模型5.探索动机：MVSNet代价体构建和正则化内存开销过大，极大地限制了这些在大规模和高分辨率场景中的使用。R-MVSNet没有3DU-Ne，因此不能包含足够的上下文信息。结果，网络的性能退化，需要传统的变分改进。将深度推断看作深度回归问题，在深度空间均匀采

华科附小第一名·2022-12-11 13:42

20、IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering

简介主页：https://ibrnet.github.io/IBRNet通过插值一个稀疏的附近视图集来合成复杂场景的新视图，论文方法核心是一个网络架构，它包括一个多层感知器和一个raytransformer估计连续5D位置(三维空间位置和2D观看方向)的辐射和体积密度，从多个源视图动态绘制外观信息。通过在渲染时绘制源视图，我们的方法又回到了基于图像的渲染(IBR)上的经典工作，并允许我们渲染高分辨

C--G·2022-12-11 09:59

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