Предложенный метод может быть полезен в различных графических приложениях, включая видеоигры, системы виртуальной и дополненной реальности, а также визуализации в научных и инженерных расчетах.
Специалисты факультета ВМК МГУ представили метод автоматической генерации облаков точек с переменной степенью детализации, предназначенный для улучшения производительности рендеринга сложных многополигонных объектов. Разработанный алгоритм повышает скорость графики без ухудшения качества визуализации, говорится на сайте учебного заведения.
Сегодня трехмерная графика становится все реалистичнее, зачастую модели содержат миллионы полигонов и высококачественные текстуры. Такое повышение детализации способствует созданию фото-реалистичных сцен в играх, виртуальных пространствах и научных приложениях, но сильно увеличивает нагрузку на аппаратуру. Высокое число полигонов требует значительных ресурсов GPU, вызывая снижение частоты кадров и общее замедление программы.
Российские ученые разработали инновационный подход, предполагающий использование адаптивных уровней детализации в облаках точек для эффективного рендеринга объемных моделей. Вместо привычных полигональных сетей используются массивы отдельно расположенных точек, покрывающих поверхность объекта равномерным слоем. Благодаря этому удается сократить объем передаваемых данных без ущерба качеству изображения.
«Наш метод позволяет эффективно использовать облака точек для рендеринга сложных 3D-моделей. Это особенно важно в современных графических приложениях, где требуется высокая производительность и качество изображения. Мы показали, что с помощью динамических уровней детализации можно достичь впечатляющих результатов без компромиссов в визуальном качестве», — комментирует Александр Щербаков, младший научный сотрудник факультета ВМК МГУ.
Новый метод планируют использовать в разных сферах компьютерной графики, включая игры, системы виртуальной и дополненной реальности, научные и инженерные расчеты. Так, в VR-приложениях он оптимизирует показ высоко детализированных сцен, поддерживая стабильную частоту кадров. В научной визуализации подход ускоряет обработку больших объемов данных, полученных, например, при численном моделировании, гарантируя высокое качество и быстроту вывода результатов.
Ранее Adobe представила продвинутые модели генерации изображений. Подробнее об этом написано в другом материале Hi-Tech Mail.
<div class="mediaPollEmbed" data-prerendered><noscript><section><h2>Опасные привычки пользователей</h2><p>7 вопросов</p><form method="POST" action="https://media-poll.mail.ru/api/765ff0e6-9073-5edb-8d95-1e62c18863ae"><fieldset><legend>Бывали ли случаи, когда вы удаляли приложение из-за сомнений в его надежности?&nbsp;</legend><label><input type="radio" name="10858" value="41877"/>Да</label><br/><label><input type="radio" name="10858" value="41878"/>Нет</label><br/></fieldset><button type="submit">Далее</button></form></section></noscript></div><script type="text/javascript">(function(window){var mediaPoll=(window.mediaPoll=window.mediaPoll||{});var container=document.currentScript.previousElementSibling;var uuid="765ff0e6-9073-5edb-8d95-1e62c18863ae";mediaPoll.loadAPIPromise=mediaPoll.loadAPIPromise||new Promise((resolve,reject)=>{const loadScript=(onload,onerror)=>{var head=document.getElementsByTagName('head')[0];var script=document.createElement('script');script.async=true;script.onload=onload;script.onerror=onerror;script.src='https://media-poll.mail.ru/-/1745574233982/embed/main.js';head.appendChild(script)};loadScript(resolve,()=>{mediaPoll.loadAPIPromise=null;reject()})});mediaPoll.loadAPIPromise.then(()=>{window.mediaPoll.render(uuid,container)})})(window)</script>
