Исследователи с факультета ВМК МГУ придумали новый способ автоматически создавать облака точек с разными уровнями детализации. Это помогает быстрее обрабатывать модели с множеством полигонов и не терять в качестве. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе Российской академии наук. Работа была опубликована в сборнике Computer Science Research Notes.
Сегодня 3D-модели становятся сложнее, и для их обработки нужно много ресурсов. Ведь они состоят из миллионов полигонов и качественных текстур. Это создаёт реалистичную графику для игр, виртуальной реальности и научных симуляций, но также загружает процессоры, снижая скорость и замедляя приложения.
Специалисты из ВМК предложили заменять традиционные полигональные сетки облаками точек с динамической детализацией. Это новшество позволяет использовать меньше данных без потери визуального качества. Метод превращает сложные модели в облака точек разной плотности, используя алгоритм «синего шума». Точки равномерно покрывают поверхность, создавая ощущение цельности. Плотность точек меняется в зависимости от расстояния до камеры и угла обзора, что делает рендеринг более эффективным и менее ресурсоёмким.
Сначала создаётся облако точек, равномерно покрывающее модель с помощью метода Пуассоновского диска. Затем плотность точек динамически настраивается в реальном времени в зависимости от параметров камеры и местоположения объекта. Это позволяет оптимально использовать ресурсы и не перегружать GPU.
На финальной стадии облако точек рендерится с использованием консервативной растеризации, чтобы увеличить покрытие экрана и избежать артефактов. Оптимизации, такие как отсечение невидимых точек и выбор уровня детализации, обеспечивают высокую производительность без потери качества изображения.
Метод уменьшает объём данных для отображения, снижая нагрузку на графический процессор и увеличивая скорость приложений. Динамическая детализация гарантирует оптимальное отображение объекта в зависимости от положения камеры. Это решение подходит для видеоигр, виртуальной и дополненной реальности, а также научной визуализации, улучшая качество и частоту кадров в сложных сценах.
«Наш подход позволяет эффективно рендерить сложные 3D-модели в современных графических приложениях, обеспечивая высокую производительность и качество изображения без компромиссов», — отметил Александр Щербаков, младший научный сотрудник факультета ВМК МГУ.
В дальнейшем планируется интеграция метода с новыми графическими API и адаптация для других типов геометрии, например, воксельных моделей и данных лазерного сканирования, а также для систем виртуальной реальности с учётом особенностей VR-шлемов.
Ранее сообщалось, что изобретена система для самостоятельной визуальной навигации дронов.