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
martinzh19 分钟前
提示词工程师到底是干什么的?
人工智能
Coovally AI模型快速验证21 分钟前
SOD-YOLO:基于YOLO的无人机图像小目标检测增强方法
人工智能·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·无人机
黎燃23 分钟前
无人机+AI:精准农业的“降维打击”实践
人工智能
茫茫人海一粒沙24 分钟前
RAG 分块中表格填补简明示例:Markdown、HTML、Excel、Doc
人工智能
爱喝奶茶的企鹅34 分钟前
Ethan开发者创新项目日报 | 2025-08-18
人工智能
却道天凉_好个秋34 分钟前
计算机视觉(一):nvidia与cuda介绍
人工智能·计算机视觉
爱喝奶茶的企鹅1 小时前
Ethan独立开发新品速递 | 2025-08-18
人工智能·程序员·开源
七夜zippoe1 小时前
如何使用 AI 大语言模型解决生活中的实际小事情?
人工智能·语言模型·生活
算家计算1 小时前
一行命令,玩转所有主流音视频格式!一站式音视频处理工具——FFmpeg本地部署教程
人工智能
AAA修煤气灶刘哥1 小时前
Java+AI 驱动的体检报告智能解析:从 PDF 提取到数据落地全指南
java·人工智能·后端