下一代人工智能管道在生成高保真 3D 模型方面取得了令人難以置信的成功，從生成與給定圖像匹配的場景的重建，到生成交互式體驗資產的生成人工智能管道。
這些生成的三維模型通常被提取為標準三角形網格。網格表示提供了許多好處，包括支持現有軟件包、高級硬件加速和支持物理模擬。然而，并非所有網格都是相等的，這些好處只有在高質量的網格上才能實現。
NVIDIA 最近的研究發現了一種名為 FlexiCubes 的新方法，用于在 3D 管道中生成高質量網格，從而在一系列應用中提高質量。
FlexiCubes 網格生成
從重建到模擬，人工智能管道的共同組成部分是通過優化過程生成網格。在過程的每一步，表示都會更新，以更好地匹配所需的輸出。
FlexiCubes 網格生成的新思想是引入額外的、靈活的參數來精確調整生成的網格。通過在優化過程中更新這些參數，大大提高了網格質量。
熟悉基于網格的管道的人過去可能使用行進立方體來提取網格。FlexiCubes 可以作為基于優化的 AI 管道中行進立方體的替代品。
FlexiCubes 通過攝影測量和生成 AI 等神經工作流生成高質量網格。
更好的網格，更好的 AI
FlexiCubes 網格提取改進了許多最近的 3D 網格生成管道的結果，生成了更高質量的網格，可以更好地表示復雜形狀中的精細細節。
生成的網格也非常適合物理模擬，其中網格質量對于使模擬高效和穩健尤為重要。四面體網格已準備好用于開箱即用的物理模擬。
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這項研究是 NVIDIA 在洛杉磯 SIGGRAPH 2023 上取得的一部分進展。想要了解更多關于新方法的信息，請參閱 Flexible Isosurface Extraction for Gradient-Based Mesh Optimization。您也可以在 FlexiCubes 項目頁面上探索更多結果。
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