Системы обнаружения столкновений теперь становятся практическими! Вызов заключается в обработке шума, который возникает при преобразовании данных сетки, сгенерированных ИИ, в процессе конвертации.
Я создал легкий редактор, который объединяет понижение разрешения, фильтрацию прозрачности и алгоритм marching cubes для очистки качества сетки. Пайплайн оптимизации работает удивительно хорошо при обработке сложных геометрических данных!
Этот подход решает основную проблему: автоматизацию преобразования splat в сетку при сохранении пригодной для использования геометрии. Пока что это только начало, но результаты являются надежными для итеративных процессов уточнения.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DegenGambler
· 13ч назад
Вот это да, у этого marching cubes всё-таки есть свои особенности.
Посмотреть ОригиналОтветить0
NoStopLossNut
· 13ч назад
Ха, опять эта система marching cubes... На этот раз она действительно сможет работать?
Посмотреть ОригиналОтветить0
TestnetScholar
· 13ч назад
ngl эта оптимизация marching cubes действительно на высоте, она может напрямую оживить мусорные mesh, созданные AI...
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidationSurvivor
· 13ч назад
ngl эта схема очистки mesh действительно хороша... комбинация понижения разрешения и marching cubes действительно мощная
Посмотреть ОригиналОтветить0
LidoStakeAddict
· 13ч назад
ngl, эта схема очистки mesh действительно что-то из себя представляет, комбинация downsampling+marching cubes действительно может сработать
Посмотреть ОригиналОтветить0
FloorSweeper
· 13ч назад
ngl, pipeline marching cubes звучит надежно, но давайте будем честными — большинство разработчиков все равно выпустят шумную версию и назовут ее «бета» лол. настоящий альфа-ход — знать, когда шум действительно важен, а когда ты просто полируешь ради славы
Посмотреть ОригиналОтветить0
ETHReserveBank
· 13ч назад
Говоря о том, что алгоритм marching cubes действительно сложно обрабатывать шумы mesh, созданные ИИ, комбинация downsampling + opacity filtering оказывается довольно эффективной.
Системы обнаружения столкновений теперь становятся практическими! Вызов заключается в обработке шума, который возникает при преобразовании данных сетки, сгенерированных ИИ, в процессе конвертации.
Я создал легкий редактор, который объединяет понижение разрешения, фильтрацию прозрачности и алгоритм marching cubes для очистки качества сетки. Пайплайн оптимизации работает удивительно хорошо при обработке сложных геометрических данных!
Этот подход решает основную проблему: автоматизацию преобразования splat в сетку при сохранении пригодной для использования геометрии. Пока что это только начало, но результаты являются надежными для итеративных процессов уточнения.