新一代 AI 工作流已經(jīng)在生成高保真 3D 模型方面取得了巨大成功，從基于給定圖像的場景重建，到能夠為交互式體驗制作資產(chǎn)的生成式 AI。

這些生成的 3D 模型通常被提取成標準的三角網(wǎng)格。網(wǎng)格表示法有很多優(yōu)點，包括支持現(xiàn)有的軟件包、高級硬件加速，以及支持物理模擬。然而，并非所有網(wǎng)格都是相同的，只有高質(zhì)量的網(wǎng)格才能實現(xiàn)這些優(yōu)點。

FlexiCubes 網(wǎng)格生成

圖 1. 用 FlexiCubes 方法重建的網(wǎng)格示例

無論是重建還是模擬，AI 工作流的共同之處就是：網(wǎng)格是在優(yōu)化過程中形成的。在這個過程中的每一步，表示都會不斷更新，以更好地匹配所需的輸出。

全新 FlexiCubes 網(wǎng)格生成方法是通過引入額外的、靈活的參數(shù)，來精準調(diào)整所生成的網(wǎng)格。通過在優(yōu)化過程中更新這些參數(shù)，網(wǎng)格質(zhì)量得到極大提高。

熟悉基于網(wǎng)格的工作流的人或許使用過 marching cubes 方法來提取網(wǎng)格。FlexiCubes 可以在基于優(yōu)化的 AI 工作流中直接代替這一方法。

圖 2. 用 FlexiCubes 方法生成的高質(zhì)量網(wǎng)格

FlexiCubes 通過神經(jīng)網(wǎng)絡工作流，如攝影測量法和生成式 AI，來生成高質(zhì)量網(wǎng)格。

網(wǎng)格越好，AI 越好

FlexiCubes 網(wǎng)格提取方法改進了許多最近的 3D 網(wǎng)格生成工作流，進而生成了能夠更好表示復雜形狀的細節(jié)的更高質(zhì)量的網(wǎng)格。

這些生成的網(wǎng)格也非常適合用于物理模擬，因為要想高效產(chǎn)出穩(wěn)定的模擬，網(wǎng)格的質(zhì)量尤其重要。四面體網(wǎng)格可直接用于物理模擬。

圖 3. 用 FlexiCubes 方法生成的四面體網(wǎng)格示例

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