Hệ thống phát hiện va chạm hiện đang trở nên thực tế! Thách thức là xử lý tiếng ồn đi kèm với dữ liệu lưới do AI tạo ra trong quá trình chuyển đổi.
Tôi đã xây dựng một trình chỉnh sửa nhẹ kết hợp giảm mẫu, lọc độ mờ và thuật toán marching cubes để làm sạch chất lượng lưới. Quy trình tối ưu hóa hoạt động khá tốt trong việc xử lý dữ liệu hình học phức tạp!
Phương pháp này giải quyết vấn đề cốt lõi: tự động hóa quá trình chuyển đổi splat thành lưới trong khi duy trì hình học có thể sử dụng được. Còn rất sớm, nhưng kết quả khá ổn cho các quy trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
8 thích
Phần thưởng
8
7
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
DegenGambler
· 11giờ trước
Chết rồi, cách dùng của marching cubes này vẫn còn chút gì đó đấy.
Xem bản gốcTrả lời0
NoStopLossNut
· 11giờ trước
Hả, lại là bộ marching cubes đó... lần này thật sự có thể sử dụng được chưa?
Xem bản gốcTrả lời0
TestnetScholar
· 11giờ trước
ngl tối ưu hóa pipeline marching cubes này thực sự xuất sắc, có thể cứu sống những mesh rác do AI tạo ra...
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationSurvivor
· 11giờ trước
ngl giải pháp làm sạch mesh này có chút gì đó... sự kết hợp giữa downsampling và marching cubes thực sự rất mạnh
Xem bản gốcTrả lời0
LidoStakeAddict
· 11giờ trước
ngl, giải pháp làm sạch mesh này thực sự có chút giá trị, sự kết hợp giữa downsampling và marching cubes thật sự có thể đánh bại
Xem bản gốcTrả lời0
FloorSweeper
· 12giờ trước
ngl quy trình marching cubes nghe có vẻ vững chắc nhưng hãy thành thật—hầu hết các nhà phát triển vẫn sẽ phát hành phiên bản ồn ào và gọi đó là "beta" lmao. bước đi alpha thực sự là biết khi nào tiếng ồn thực sự quan trọng so với khi bạn chỉ đang chỉnh sửa để gây chú ý
Xem bản gốcTrả lời0
ETHReserveBank
· 12giờ trước
Nói về thuật toán marching cubes xử lý nhiễu mesh do AI tạo ra thật sự khó, sự kết hợp giữa downsampling + lọc độ mờ vẫn khá hữu ích đấy.
Hệ thống phát hiện va chạm hiện đang trở nên thực tế! Thách thức là xử lý tiếng ồn đi kèm với dữ liệu lưới do AI tạo ra trong quá trình chuyển đổi.
Tôi đã xây dựng một trình chỉnh sửa nhẹ kết hợp giảm mẫu, lọc độ mờ và thuật toán marching cubes để làm sạch chất lượng lưới. Quy trình tối ưu hóa hoạt động khá tốt trong việc xử lý dữ liệu hình học phức tạp!
Phương pháp này giải quyết vấn đề cốt lõi: tự động hóa quá trình chuyển đổi splat thành lưới trong khi duy trì hình học có thể sử dụng được. Còn rất sớm, nhưng kết quả khá ổn cho các quy trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại.