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  Physics Informed Neural Fields for Smoke Reconstruction with Sparse Data

Chu, M., Liu, L., Zheng, Q., Franz, E., Seidel, H.-P., Theobalt, C., et al. (2022). Physics Informed Neural Fields for Smoke Reconstruction with Sparse Data. ACM Transactions on Graphics, 41(4): 119, pp. 1-14. doi:10.1145/3528223.3530169.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-6561-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-6564-3
Genre: Zeitschriftenartikel

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2206.06577.pdf (Preprint), 4MB
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https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000B-6565-2
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2206.06577.pdf
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Grün
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3528223.3530169.pdf (Verlagsversion), 4MB
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3528223.3530169.pdf
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OA-Status:
Hybrid
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https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://people.mpi-inf.mpg.de/~mchu/projects/PI-NeRF/ (Ergänzendes Material)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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 Urheber:
Chu, Mengyu1, Autor           
Liu, Lingjie1, Autor           
Zheng, Quan2, Autor           
Franz, Erik2, Autor
Seidel, Hans-Peter3, Autor           
Theobalt, Christian1, Autor           
Zayer, Rhaleb3, Autor           
Affiliations:
1Visual Computing and Artificial Intelligence, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_3311330              
2External Organizations, ou_persistent22              
3Computer Graphics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40047              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2022
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1145/3528223.3530169
BibTex Citekey: Chu2022
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : 4DRepy
Grant ID : 77078
Förderprogramm : Horizon 2020 (H2020)
Förderorganisation : European Commission (EC)

Quelle 1

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Titel: ACM Transactions on Graphics
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: 41 (4) Artikelnummer: 119 Start- / Endseite: 1 - 14 Identifikator: ISSN: 0730-0301
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925533022