Os sistemas de deteção de colisões estão agora a tornar-se práticos! O desafio é lidar com o ruído que acompanha os dados de malha gerados por IA durante o processo de conversão.
Criei um editor leve que combina amostragem reduzida, filtragem de opacidade e o algoritmo marching cubes para melhorar a qualidade da malha. O pipeline de otimização funciona surpreendentemente bem para processar dados geométricos complexos!
A abordagem enfrenta a questão central: automatizar a conversão de splat para malha enquanto mantém uma geometria utilizável. Ainda está no início, mas os resultados são sólidos para fluxos de trabalho de refinamento iterativo.
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DegenGambler
· 1h atrás
Caramba, esta utilização do marching cubes ainda tem alguma coisa interessante.
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NoStopLossNut
· 1h atrás
Hah, mais uma vez aquele esquema de marching cubes... Desta vez realmente vai funcionar?
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TestnetScholar
· 1h atrás
ngl esta otimização do pipeline de marching cubes em março é realmente impressionante, consegue salvar diretamente o mesh lixo gerado por IA...
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LiquidationSurvivor
· 1h atrás
ngl esta solução de limpeza de mesh tem algo... a combinação de downsampling com marching cubes é realmente poderosa
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LidoStakeAddict
· 2h atrás
ngl, esta solução de limpeza de mesh realmente tem algo, a combinação de downsampling + marching cubes realmente consegue fazer efeito
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FloorSweeper
· 2h atrás
ngl o pipeline de marching cubes parece sólido, mas sejamos honestos—a maioria dos desenvolvedores ainda vai lançar a versão ruidosa e chamá-la de "beta" lmao. A verdadeira jogada alpha é saber quando o ruído realmente importa versus quando você está apenas polindo para ganhar destaque
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ETHReserveBank
· 2h atrás
Falando nisso, o algoritmo marching cubes realmente é difícil de lidar com o ruído de meshes gerados por IA, a combinação de downsampling + filtragem de opacidade é bastante útil, hein.
Os sistemas de deteção de colisões estão agora a tornar-se práticos! O desafio é lidar com o ruído que acompanha os dados de malha gerados por IA durante o processo de conversão.
Criei um editor leve que combina amostragem reduzida, filtragem de opacidade e o algoritmo marching cubes para melhorar a qualidade da malha. O pipeline de otimização funciona surpreendentemente bem para processar dados geométricos complexos!
A abordagem enfrenta a questão central: automatizar a conversão de splat para malha enquanto mantém uma geometria utilizável. Ainda está no início, mas os resultados são sólidos para fluxos de trabalho de refinamento iterativo.