3D资产管理

3D 资产管理是指组织、跟踪、优化和分发 3D 模型和资产以用于游戏、电影、AR/VR 体验等各种应用的过程。 3D资产管理也称为3D内容管理。 随着游戏、电影、建筑、工程等行业中 3D 内容的增长,实施有效的资产管理工作流程对于提高生产力、减少错误、简化工作流程以及使协作团队能够处理复杂的 3D 项目至关重要。

在当今快速发展的技术环境中,3D 资产管理已成为大量投资于数字内容创建、可视化和增强现实 (AR) 或虚拟现实 (VR) 应用的企业和行业的关键组成部分。 本指南深入探讨了 3D 资产管理的含义以及有效的 3D 资产管理工具所需的基本方面。

1、资产组织和编目

深思熟虑的 3D 资产组织是以后检索和重用的基础。 资产通常以分层文件夹结构进行组织,理想情况下分为有意义的类别并具有清晰的命名约定。 除了文件夹之外,还可以使用可搜索的元数据标签(例如模型名称、作者、规格等)在集中式数据库中对资产进行编目。一些常见策略包括:

  • 文件夹层次结构 - 逻辑嵌套的文件夹有助于对相关资产进行分组。
  • 分类法 - 定义的分类法创建一致的命名和术语系统。
  • 标记 - 资产上的元数据标记可以搜索和过滤内容。
  • 资产数据库 - 在中央数据库或 PDM 系统中编目的所有资产。

需要集中式库,以便团队可以轻松查找和重用现有 3D 资产,而不是重新发明轮子。 资产需要按逻辑组织且易于查找。 文件夹结构、标记系统或数据库可以帮助对相关资产进行分组。

2、版本控制

版本控制跟踪资产随时间的变化,以便用户可以参考正确的资产版本并在需要时恢复到早期版本。 对于团队来说,使用正确的资产迭代并能够在需要时回滚更改非常重要。

管理 3D 资产的版本对于跟踪多个团队成员在设计和开发过程中所做的更改、修订和更新至关重要。 这确保了始终可以访问最新、最准确的版本。

3、元数据和标签

添加元数据和其他详细信息(例如模型规格、纹理、修订历史记录)可以更轻松地进行版本控制和整体数字资产管理。 为 3D 资产分配元数据和标签有助于全面的资产描述,从而在资产管理系统中实现快速、准确的搜索。 大多数 DAM 工具都允许将注释和元数据附加到资产中,以便更好地组织。

4、审核和批准工作流程

简化的审核和签署流程确保资产满足项目要求。 审核注释、变更请求和批准可以直接添加到 3D 模型中并集中管理。

在最终确定 3D 资产之前,需要这些用于审查、评论和批准 3D 资产的工作流程,以确保团队项目获得最佳结果。

5、格式转换

资产可能需要转换为不同的文件格式以供特定用途。 保留了原始创作的格式,自动管道生成目标,例如用于网页查看的 glTF、用于 AR 的 USDZ 等。这些资产可以包含各种元素,包括 3D 模型、纹理、动画、虚拟环境等。 目标是通过允许无缝格式转换来简化 3D 内容从创建到部署的整个生命周期的处理。

6、优化

3D 优化为目标平台准备资产,实现视觉质量和性能的平衡。 优化可能包括:

  • 多边形减少以降低模型复杂性
  • 针对较小文件大小的纹理压缩
  • 用于优化不同距离处模型的细节级别 (LOD)
  • 将纹理和光照烘焙到模型中

7、协作支持

3D 资产管理平台支持协作工作流程,因此分布在全球的团队可以共同处理资产。 集中式库、版本控制、审查系统和权限控制等功能对于顺利协作至关重要。 与其他软件和协作工具的集成可提高工作效率,并促进各个团队和项目之间无缝共享和使用 3D 资产。

8、访问控制

根据角色和职责控制对 3D 资产的访问对于维护数据安全性和完整性至关重要。 并非所有团队成员都需要相同级别的资产访问权限,因此访问控制至关重要。

9、分布与整合

最后,完成的 3D 资产需要以适当的格式安全地分发给最终用户。 强大的资产管理解决方案提供可配置的导出选项、用于编程访问的 API,并且可以与下游引擎和应用程序集成。 DAM 系统应允许将 3D 资产托管在其 CMS 上并通过 API 交付给应用程序。

10、结束语

全面有效的 3D 资产管理涉及 3D 内容生命周期的所有阶段。 实施正确的工具和工作流程可以显着提高 3D 项目效率和质量。 3D 资产管理对于广泛使用 3D 内容的现代企业和行业至关重要。 详细而言,有效的 3D 资产管理涉及组织、版本控制、元数据、访问控制和协作。

相关推荐
985小水博一枚呀14 分钟前
【深度学习滑坡制图|论文解读3】基于融合CNN-Transformer网络和深度迁移学习的遥感影像滑坡制图方法
人工智能·深度学习·神经网络·cnn·transformer
AltmanChan15 分钟前
大语言模型安全威胁
人工智能·安全·语言模型
985小水博一枚呀19 分钟前
【深度学习滑坡制图|论文解读2】基于融合CNN-Transformer网络和深度迁移学习的遥感影像滑坡制图方法
人工智能·深度学习·神经网络·cnn·transformer·迁移学习
数据与后端架构提升之路28 分钟前
从神经元到神经网络:深度学习的进化之旅
人工智能·神经网络·学习
爱技术的小伙子34 分钟前
【ChatGPT】如何通过逐步提示提高ChatGPT的细节描写
人工智能·chatgpt
深度学习实战训练营2 小时前
基于CNN-RNN的影像报告生成
人工智能·深度学习
昨日之日20064 小时前
Moonshine - 新型开源ASR(语音识别)模型,体积小,速度快,比OpenAI Whisper快五倍 本地一键整合包下载
人工智能·whisper·语音识别
浮生如梦_4 小时前
Halcon基于laws纹理特征的SVM分类
图像处理·人工智能·算法·支持向量机·计算机视觉·分类·视觉检测
深度学习lover4 小时前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
热爱跑步的恒川5 小时前
【论文复现】基于图卷积网络的轻量化推荐模型
网络·人工智能·开源·aigc·ai编程