更好的 3D 网格,从重建到生成式 AI

推荐:使用 NSDT场景编辑器 助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景

这些生成的 3D 模型通常提取为标准三角形网格。网格表示提供了许多好处,包括支持现有软件包、高级硬件加速和支持物理仿真。但是,并非所有网格都是平等的,这些优势只能在高质量网格上实现。

NVIDIA 最近的研究发现了一种名为 FlexiCubes 的新方法,用于在 3D 管线中生成高质量的网格,从而提高各种应用程序的质量。

灵活立方体网格生成

图1.通过FlexiCube重建的示例网格

从重建到模拟的 AI 管道的共同要素是网格是通过优化过程生成的。在过程的每个步骤中,都会更新表示以更好地匹配所需的输出。

FlexiCubes网格生成的新思想是引入额外的灵活参数,以精确调整生成的网格。通过在优化过程中更新这些参数,可以大大提高网格质量。

熟悉基于网格的管道的人过去可能使用行进立方体来提取网格。FlexiCubes可以用作基于优化的AI管道中行进立方体的直接替代品。

图2.灵活立方体高品质网眼

FlexiCubes 从摄影测量和生成 AI 等神经工作流程中生成高质量的网格。

更好的网格,更好的人工智能

FlexiCubes 网格提取改进了许多最近的 3D 网格生成管道的结果,生成更高质量的网格,在表示复杂形状中的精细细节方面做得更好。

生成的网格也非常适合物理仿真,其中网格质量对于使仿真高效和稳健尤为重要。四面体网格已准备好用于开箱即用的物理模拟。

图3.柔性立方体四面体网格示例

立即探索灵活立方体

这项研究是作为 NVIDIA 进步的一部分在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2023 上展示的。有关新方法的详细信息,请参阅用于基于梯度的网格优化的灵活等值面提取。在FlexiCubes项目页面上探索更多结果。

原文链接:更好的 3D 网格,从重建到生成式 AI (mvrlink.com)

相关推荐
南京兴帝文化传媒有限公司2 分钟前
本地生活服务商户GEO优化技术实践:AI大模型收录机制与地图POI权重算法拆解
大数据·人工智能·算法·生活·geo优化实操·csdn运营技巧·ai内容收录
2601_962293539 分钟前
人工智能 & 神经网络完整入门路线(零基础可走,分阶段)
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习
平原201810 分钟前
AI 鞋履设计升级:一张主图与多角度详情图的生成流程
人工智能
人工智能时代 准备好了吗12 分钟前
品牌更名后,旧名称与新名称的AI表现如何连续观察?
人工智能
慧一居士20 分钟前
QoderWork 和 QoderWake 区别和使用场景对比
人工智能
余槐i20 分钟前
使用Ollama本地部署和测试Kimi、GLM等多款大语言模型实战
人工智能·语言模型·自然语言处理·大模型·api
拓海SEO外贸29 分钟前
关键词聚类(Keyword Clustering)怎么做
人工智能·机器学习·聚类
“AI国潮设计-小江”36 分钟前
【Python/SDXL实战】潮汕国潮IP视觉落地:普宁英歌舞猫IP & 创意甜品设计(附ComfyUI工作流与商业授权说明)
开发语言·人工智能·python·prompt·aigc
智慧大脑搬运工38 分钟前
美丽蓝天政策申报|从技术目录到金融对接:环保科技成果转化的政策链路解析
人工智能
AI 思录43 分钟前
AI生造词、乱用术语怎么治?一份防“词汇污染“的Prompt约束模板
人工智能·语言模型·prompt·ai写作·用户体验·ai合规