vol_flow_3d — LIVE4D `flow` op

• 데이터 종류: voxel × voxel → flow_dense

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_flow_3d(vol_a, vol_b, win: 'int' = 3, pyr_levels: 'int' = 3, iters: 'int' = 5, reg: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import live4d; live4d.vol_flow_3d(vol_a, vol_b, win: 'int' = 3, pyr_levels: 'int' = 3, iters: 'int' = 5, reg: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opslive4d.get("vol_flow_3d"))

사용법

두 체적 사이의 조밀한 변위장 (3, Z, Y, X)(flow_dense, 성분 dz, dy, dx [voxel]).

vol_b(x) ≈ vol_a(x − d), 즉 vol_a 의 구조가 +d 움직여 vol_b 가 된다(torch 판 scene_flow_lk 와 같은 약속). Lucas–Kanade 의 3 차원판을 numpy + scipy 만으로: win 은 창의 반폭(창은 한 변의 길이 2·win + 1), pyr_levels 는 피라미드 단수(큰 변위일수록 늘린다, 각 단 1/2), iters 는 각 단의 warp 반복, reg 는 구조 텐서 대각의 정칙화(평탄부의 0 나눗셈 회피. 클수록 평탄부의 흐름이 0 에 가까워진다). 텍스처가 없는 평탄부에서는 흐름이 정해지지 않는다(개구 문제)—— 믿는 것은 기울기가 있는 곳뿐.

>>> a = volseq_synth_dividing((16, 24, 24), n_frames=4, split_frame=0, speed=1.0)

>>> d = vol_flow_3d(a[1], a[2]); d.shape

(3, 16, 24, 24)

자세한 사용 가이드

• live4d 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_live4d — py -3.11 examples/poc_live4d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`flow_dense` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`flow`)

volseq_speed · volseq_pathline_render · volseq_pathline_orbit

*Provenance: live4d.py — LIVE4D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

vol_flow_3d — LIVE4D flow op

사용법