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
minhuan4 分钟前
医疗AI智能体:从数据到关怀人文设计:告别冰冷精准,构建有温度的诊疗交互.131
人工智能·ai智能体·智能体的人文设计·医疗ai人文设计·构建医疗ai智能体
Promise微笑38 分钟前
驾驭AI引用:Geo优化中的内容评分机制与实战策略深度解析
人工智能
ai生成式引擎优化技术1 小时前
全球唯一四元结构底层架构问世:TSPR-WEB-LLM-HIC v2.0 终结大模型投毒与幻觉的终极技术范式
人工智能
听你说321 小时前
伊萨推出 ROBBI 360 协作机器人焊接工作站 简化自动化焊接部署流程
人工智能·机器人·自动化
weixin_408099671 小时前
【实战对比】在线 OCR 识别 vs OCR API 接口:从个人工具到系统集成该怎么选?
图像处理·人工智能·后端·ocr·api·图片文字识别·文字识别ocr
罗西的思考2 小时前
【OpenClaw】通过Nanobot源码学习架构---(2)外层控制逻辑
人工智能·机器学习
火山引擎开发者社区2 小时前
明天武汉!用好“龙虾”的关键要素全在这儿
人工智能
梦想很大很大2 小时前
从 0 到 1 实现 AI Agent(02):设计可扩展的 Tool 调用系统
人工智能·llm·agent
木斯佳2 小时前
HarmonyOS 6实战:AI时代的“信任危机“,如何处理应用的请求拦截与安全防护
人工智能·安全·harmonyos