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NFTWealthCreator
2026-01-01 03:25:09
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衝突検出システムが実用化されつつあります!課題は、変換プロセス中にAI生成のメッシュデータに伴うノイズを処理することです。
私は、ダウンサンプリング、不透明度フィルタリング、マーチングキューブアルゴリズムを組み合わせた軽量なエディタを作成しました。最適化パイプラインは、複雑な幾何学データの処理に驚くほど効果的です!
このアプローチは、コアな問題に取り組んでいます:使いやすいジオメトリを維持しながら、スプラットからメッシュへの変換を自動化することです。まだ初期段階ですが、反復的な洗練ワークフローには堅実な結果が出ています。
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DegenGambler
· 8時間前
卧槽このmarching cubesの使い方はやっぱりちょっと面白いな
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NoStopLossNut
· 8時間前
ハッ またあのマーチングキューブのやつか... 今度こそ本当に使えるのか?
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TestnetScholar
· 8時間前
nglこのmarching cubes最適化パイプラインは本当に素晴らしいです。AI生成のゴミメッシュを直接救うことができます...
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LiquidationSurvivor
· 8時間前
ngl このmeshクリーニング方案はなかなかのものだ...ダウンサンプリングとmarching cubesの組み合わせは確かに強力だ
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LidoStakeAddict
· 8時間前
ngl、このmeshクリーニング方案は確かに一理あります。ダウンサンプリング+マーチングキューブの組み合わせは本当に効果的です。
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FloorSweeper
· 8時間前
正直言って、マーチングキューブのパイプラインはしっかりしているように聞こえますが、正直なところ、ほとんどの開発者はノイズの多いバージョンを「ベータ版」と呼んで出荷します(笑)。本当のアルファの一手は、騒音が本当に重要な時と、ただの名声のために磨いている時を見極めることです
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ETHReserveBank
· 8時間前
話によると、marching cubesアルゴリズムでAI生成のメッシュノイズを処理するのは確かに難しいですね。ダウンサンプリング + 不透明度フィルタリングの組み合わせはかなり実用的です。
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私は、ダウンサンプリング、不透明度フィルタリング、マーチングキューブアルゴリズムを組み合わせた軽量なエディタを作成しました。最適化パイプラインは、複雑な幾何学データの処理に驚くほど効果的です!
このアプローチは、コアな問題に取り組んでいます:使いやすいジオメトリを維持しながら、スプラットからメッシュへの変換を自動化することです。まだ初期段階ですが、反復的な洗練ワークフローには堅実な結果が出ています。