當前基于拓撲的建模軟件以單個細節級別生成三維對象。這使得它們無法在 元宇宙?中的多個平臺上運行。此外，由于拓撲創建過程， 3D 建模非常耗時，并且對于內容創建具有很高的入門門檻。
NVIDIA Inception Program 成員和總部位于紐約的初創公司 Shapeyard 正在通過在導出或流式傳輸時以多個細節級別自動生成拓撲來解決元宇宙 3D 內容互操作性挑戰。
Shapeyard 解決方案
Shapeyard 可在各種移動設備上使用，被證明是一種功能強大、用戶友好的 3D 建模工具。它使開發人員能夠在自動生成模型拓撲的情況下，同時創建、導出一個模型，并將其流式傳輸到多個平臺中（并且具有多個詳細級別）。
3D 建模市場概述
傳統上，游戲和娛樂行業使用由多邊形組成的基于拓撲的虛擬 3D 對象，使開發人員能夠最有效地在計算機上進行渲染。一個對象的多邊形越多，它看起來就越詳細，但多邊形的數量越多，需要更多的計算能力。這些項目的多邊形布局或拓撲必須有效規劃并提前創建，以盡量減少多邊形數量并生成最高等級的對象。
此外，進一步設置動畫的對象（如角色）保持其自身嚴格的拓撲要求，以使變形有效工作。拓撲創建是三維建模中的關鍵元素，需要花費大量時間和精力來掌握。
直到最近，基于拓撲的建模一直是創建 3D 對象的唯一方法，限制了建模者的創造力。然而，數字雕刻軟件使用極高分辨率的多邊形網格（或體素網格）。這種網格可以像傳統的粘土一樣使用大量的工具進行建模，使建模者在工作中有更多的自由和靈活性。
不幸的是，使用數字雕刻應用程序制作的 3D 對象在創建軟件之外基本上無法使用，因為它們太重，無法處理、存儲和傳輸。這與實體雕塑的局限性相似。為了使建模人員能夠在其他平臺上工作，必須在這個數字粘土上繪制更不詳細的多邊形網格。這個過程被稱為重組，代表了一個自己的行業。
更改完成網格的分辨率（例如，對于移動游戲）需要一個更不詳細的模型才能有效運行，迫使建模者從頭開始重新創建。大多數游戲引擎還需要多個級別的資產詳細信息，這需要使用多個資產，并導致額外的生產和運行成本。
總之，現有的 3D 建模工具缺乏詳細的可擴展性，存在可操作性限制，并且很難使用。此外，雕刻工具通常在其自身生態系統之外無法使用。
Shapeyard 的 3D 建模方法
Shapeyard 重新構想了建模，允許建模人員以無限的細節級別生成、自動導出和流式處理 3D 對象。這使它們與多個元宇宙平臺兼容。
Shapeyard 還自動化了具有挑戰性和耗時的拓撲創建過程，減輕了對藝術家的要求。這種 3D 建模技術解決了創作者的關鍵需求，通過提供以下功能實現了主流應用：
- 無分辨率數字粘土作為介質
- 執行自由形式建模和精確建模的能力
- 由于較低的平均主模型文件大小（相當于平均 JPEG 文件），提高了可傳輸性
- 任何分辨率的人類級自動重拍
- 在普通平板電腦或智能手機設備上的流暢性能
Shapeyard 的專有引擎提供基于簽名距離場的 3D 建模，這降低了 3D 創建的進入門檻，并使創作者能夠使用多個平臺生產可互操作的資產。
根據 Shapeyard 開發公司 Magic Unicorn 的首席執行官 Ashot Gabrelyanov 的說法，“隨著網絡的發展，其內容形式也在發生變化。我們的團隊預計，互聯網將從根本上轉變為一系列空間結構，通常稱為元宇宙，以虛擬 3D 對象為核心， USD 、 OBJ 和 FBX 成為新的 HTML 、 JPG 和 PNG 。 Shapeyard 正處于這一轉變的前沿，以使 3D 內容創作更容易獲得，并允許創作者捕捉和放大他們在元宇宙中創造的價值。”
該產品的當前版本專為使用移動設備（ iPad 和 iPhone ）的初學者和喜歡平板電腦靈活性的休閑 3D 建模者設計。
Shapeyard 建模工作流基于放置基本體（如球體、長方體和圓環體），并通過混合、變形或平滑來修改它們。該解決方案還允許用戶使用顏色填充對象，使用 RBG 筆刷在其上繪制，或使用基于物理的渲染（ PBR ）材質覆蓋區域。這些交互在解決方案的用戶界面中是直觀的，相對于傳統的桌面替代方案，可以快速學習。
Shapeyard 3D 模型構建
如圖 3 所示， Shapeyard 模型由可變形的程序圖元（ a ）構建，如立方體、球體、圓錐體、圓柱體和其他形狀，這些圖元可以增大或減小彼此的體積，以生成覆蓋它們的連續曲面（ b ）。每個模型都以具有參數化分析曲面（ a ）和用戶可見的幾何曲面（ b ）的基本體開始。
然后可以通過在其參數范圍內添加、刪除或操縱圖元來修改模型。
從 Shapeyard 自動重新定位和資產導出
Shapeyard 的 3D 模型使用程序分析曲面作為其主要媒介，提供了無限的細節級別。模型在導出時自動轉換為多邊形，從而實現了模型與其他生態系統的兼容性。
程序分析曲面存儲模型的整個構建歷史。除了直觀、無損的編輯功能（包括紋理應用）之外， Shapeyard 還可以實現自動的人類級重繪。
傳統的手動重新定位是一個時間密集的過程，需要識別模型內的基本形狀和形狀流，并用多邊形填充這些區域（圖 6 ）。
相比之下， Shapeyard 的重拍算法通過提取基本體的軸，有效地會聚它們，并生成三角形和四邊形條的引導線，從而完全自動化了這一過程（圖 7 ）。
其結果是近乎即時的人類等級模型重新拓撲，其細節級別由創建者設置（圖 8 ）。
NVIDIA Omniverse 支持和當前產品愿景
此時， Shapeyard 生產的資產的主要用例是 3D 打印。 Shapeyard 模型以多種網格形式出現，因此可以完美導入，而無需使用其他軟件進行切片準備。
基于 official Shapeyard product road map ， Shapeyard 預計將在 2023 年第二季度增加對象分組和雕刻修改器， Shapeyar 將擴展其功能，以使用戶能夠卸載 FBX 和 OBJ 中完全游戲就緒的資產。該公司最近發布了一項功能，可將其導出到 USD Z ，使 Shapeyard 中創建的模型與 NVIDIA Omniverse 兼容。要了解更多信息，請參閱 Shapeyard Export to Omniverse in USDZ Guide 。
為了推廣 3D 建模并獲得廣泛采用， Shapeyard 旨在超越內容創建工具，為內容分發提供龐大的基礎設施。隨著時間的推移， NVIDIA Omniverse 、 Roblox Studio 、 Unreal Engine 和 Unity 等游戲開發引擎將引入無縫 3D 資產集成。
該公司于 2022 年 10 月加入 NVIDIA Inception Program ，并開始開發 Shapeyard 與 NVIDIA Omniverse 的集成。這些新功能將有助于通過連接器和擴展在 NVIDIA Omniverse 引擎中使用 3D 內容，擴大 NVIDIA Omniverse 的資產創建者社區，并為 Shapeyard 資產創建者提供直接分發渠道。
機器學習在 Shapeyard 中的應用
機器學習（ ML ）在 Shapeyard 的解決方案開發中發揮著重要作用。在計劃用于生產的基于 ML 的特征中，有用于模型優化和增強的更高級分類系統。
這些系統將幫助用戶識別 3D 模型中不可見的部分（例如，汽車底部或防護罩內部）和將變形的元素（例如，角色肘部）。使用 NVIDIA TITAN V 上的 TensorFlow 進行訓練，基于 ML 的模型將識別這些組件，并自動減少多邊形數量或改變拓撲結構，以減少識別區域中的變形。
Shapeyard 還使用機器學習識別和過濾不適當的內容，為創作者和合作伙伴提供安全的用戶體驗。 Shapeyard 基于深度學習的 3D 模型分類技術通過兩種類型的分類器（基于渲染和基于幾何）通過相關標簽過濾內容。
基于渲染的分類器是相對較小的模型，在配備 NVIDIA GPU 的臺式計算機上進行訓練，并在設備上高效運行。基于幾何的分類器依賴于體素或點云輸入，這需要更多 GPU 計算內存和功率，但可以使用 AWS Neuron SDK 部署的預訓練模型部署到具有 NVIDIA GPU 的服務器。
結論
Shapeyard 的現有功能使其成為 3D 建模初學者的強大且易于訪問的工具，其即將推出的功能將吸引使用移動設備的高級和專業 3D 建模師。遵循 official product road map 以跟上軟件的發展。要體驗該軟件，請下載 Shapeyard app 。
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