CN108629837A - 一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法 - Google Patents
一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108629837A CN108629837A CN201810021285.5A CN201810021285A CN108629837A CN 108629837 A CN108629837 A CN 108629837A CN 201810021285 A CN201810021285 A CN 201810021285A CN 108629837 A CN108629837 A CN 108629837A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cloth
- bounding box
- triangle
- simulation
- bounding
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000004744 fabric Substances 0.000 title claims abstract description 49
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 27
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 8
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 238000004215 lattice model Methods 0.000 claims 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 210000002837 heart atrium Anatomy 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/16—Cloth
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/21—Collision detection, intersection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明提出了一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法，属于虚拟试衣技术领域。本发明解决的问题是：针对现有3D虚拟试衣仿真速度慢的问题，提出了一种基于GPU的布料快速仿真方法。本发明的主要算法的核心部分在于最大化的利用GPU的并行性快速构建，更新层次包围盒，提出了针对相应大步长积分的碰撞检测与处理方法。本发明将整个布料仿真系统置于GPU上，提出相应的流处理算法，通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法在保证布料仿真的高真实度基础上，能够更加快速的实现布料仿真，实现了虚拟试衣应用中衣物的实时仿真，同时也适用于其他布料仿真领域。
Description
技术领域
本发明属于虚拟试衣领域，主要针对当前3D虚拟试衣中布料仿真速度慢的问题，提出了一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法。
背景技术
当前虚拟试衣技术主要有两种：基于2D图像的虚拟试衣和基于3D图形的虚拟试衣。前者采用2D图片贴图的方式对人体进行匹配，很容易出现衣服和人体的错位，无法360°旋转，真实感差。基于3D图形的虚拟试衣通过对人体和衣物进行3D建模，然后进行布料仿真从而实现高真实感的虚拟试衣。由于布料仿真计算量大，导致现有技术仿真速度慢，无法达到虚拟试衣要求的实时仿真。当前布料仿真主要有CPU和GPU两种方式，后者由于自身的高并发性，在仿真速度方面明显高于前者，下面主要介绍基于GPU的布料仿真方法。
布料仿真主要由四部分组成，构造层次包围盒，时间积分(time integration)，碰撞检测和碰撞响应，碰撞检测是限制布料仿真速度提升的最大瓶颈，其中碰撞检测又分为离散碰撞检测和连续碰撞检测。
当前层次包围盒的构建中主要利用GPU并行构建，首先需要对场景中的每个三角面片构建包围盒，然后取包围盒的中心点作为参考，产生相应的莫顿码(morton code)，保证没有重复的编码，再利用GPU实现完全并行构建，但对于复杂场景中，不可避免的会出现相同的编码，此时需要采取新的策略对整个场景的编码重新进行构造，然后再构建层次包围盒。
当前离散碰撞检测中，需要构建相应的层次包围盒(BVH)以及包围盒的遍历树(BVTT)，并且在碰撞响应中对包围盒遍历树进行更新，内存消耗大且更新速度慢。常用的包围盒有，球包围盒(Sphere)，轴对齐包围盒(AABB)，定向包围盒(OBB)，离散定向多面体(k-DOP)。球包围盒(Sphere)，其整理和构造快捷，但紧凑性较差；定向包围盒(OBB)和离散定向多面体(k-DOP)，虽然较为紧凑，但整理和构造的计算量较大，考虑到布料仿真的速度和紧凑型，轴对齐包围盒(AABB)常用于构造层次包围盒。无论选取哪一种包围盒，碰撞响应中都需要对层次包围盒遍历树(BVTT)进行更新。
当前连续碰撞检测中，传统的连续碰撞检测方法往往要对前后帧之间的扫描域进行线性插值，可分解为15种碰撞情况的检测：6种顶点/三角形之间碰撞检测和9种边/边之间碰撞检测。而每个元素测试至少需要求解一个三次方程的根，15种情况需要求解15个三次方程以及一些附加的判断条件，因此这个过程需要耗费大量的计算时间，无法达到实时的要求。
综上所述，当前的3D虚拟试衣系统受限于布料仿真的速度，在保持布料仿真高真实度的基础上，难以达到虚拟试衣要求的实时仿真，导致人机交互不自然，用户体验差。
发明内容
本发明的目的：针对现有技术所存在的上述技术缺陷，本发明提供了一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法，其核心是一种基于GPU的布料快速仿真方法，通过优化层次包围盒的建立和简化碰撞检测及处理，取消层次包围盒遍历树(BVTT)的构建和更新，大幅度提高了布料仿真的速度，实现虚拟试衣应用中衣物的实时仿真，提高了用户体验性，同时减少了GPU的内存开销。
本系统的核心部分在于一种基于GPU的布料快速仿真方法，主要包含以下步骤：
(1)加载相应人体和衣物三维模型。
(2)对待检测的人体三角形网格中的每个三角形构造对应的包围盒，计算每个点的法向量并且沿法向量方向和法向量反方向对包围盒进行扩大处理，然后以每个包围盒的中心为参考点，产生相应的莫顿码(morton code)，对于重复的编码，以包围盒三角形中三个顶点的法向量夹角之和为依据，保留夹角和最大的三角形对应的包围盒，最后并行建立人体三角形网格模型的包围盒层次结构。
(3)利用GPU并行的更新每一个布料点的坐标，利用verlet积分完成单步长的时间积分后，进行碰撞检测与处理过程。
(4)进行离散碰撞检测，对于每个点首先检测是否位于层次包围盒的叶节点中，如果位于叶节点中且位于三角形的里面(法向量反方向)，则为发生碰撞，然后进行相应的碰撞处理。对于发生碰撞的点，将其坐标投影至相应三角形的面上，然后在下一次迭代中只保留碰撞点沿该三角形的切向力。
(5)检测人体是否发生运动，若发生运动，则继续进行连续碰撞检测与处理，反之，仿真结束。
(6)当检测到人体运动时，首先构建相邻帧之间的层次包围盒，以三角面片当前位置和下一帧的位置构成的三角柱为基础构建相应的AABB包围盒，然后产生相应的莫顿码(morton code)，并行构造层次包围盒，对于产生的重复编码，我们只保留扫描域体积最大的包围盒。
(7)完成相邻帧之间人体运动轨迹的层次包围盒构建后，需要进行连续碰撞检测和响应。当检测到点位于包围盒中且点到新三角形的方向与三角形法向量方向一致时，确定该点碰撞，然后将该点投影至新三角形的面上，然后重复以上过程。
该方案中，步骤(1)中加载相应的人体和衣物模型，完成系统的初始化。
该方案中，步骤(2)中只需要对每个三角形产生包围盒(AABB)，同时对每个包围盒进行适当的扩展，以此保证碰撞检测的正确性，然后并行的构造层次包围盒，无需构造层次包围的遍历树(BVTT)，对于空间复杂度O(n)的场景，构造BVTT的空间复杂度为O(n2)，因此优选的技术方案大幅降低了GPU的内存开销，同时后期也无需对层次包围树进行更新，相应的提高了场景包围盒的构造速度和布料的整体仿真速度。对于重复的编码，以包围盒三角形中三个顶点的法向量夹角之和为依据，保留夹角和最大的三角形对应的包围盒，避免了对整体包围盒重新进行编码，减少了层次包围盒的建立时间。
该方案中，所述的步骤(3)中采用verlet积分的优势一方面在于其稳定性，更重要的是该积分方式可以直接对位置进行更新，避免了中间过程的速度求解，是后期碰撞响应得以简化的基础。
该方案中，所述的步骤(4)中进行三角形精准检测的目的在于碰撞处理中可以更加真实的模拟真实场景，确保碰撞后布料仿真的高真实性，相较于传统的多个点-面碰撞检测，面-面碰撞检测，本方法只需要检测单个点-面，在保证碰撞检测正确性的基础上，大大减少了计算时间。同时采用位置映射的方法将碰撞点直接映射于被碰撞物体的表面，碰撞响应简单高效，同时在下一次迭代中只保留该点的切向力，减少了碰撞发生的次数，提高了迭代求解的速度。
该方案中，所述的步骤(5)中检测人体是否发生运动，当人体没有发生运动时，停止仿真，减少了计算开销。
该方案中，所述的步骤(6)中是一种优化的连续帧间包围盒建立方法，对于每一个三角面片，以其当前位置和下一帧的位置构成的三角柱为基础构建相应的AABB包围盒，替代传统的扫描域插值方法，减少了计算开销。对于产生的重复编码，我们只保留扫描域体积最大的包围盒，避免了对所有包围盒重新进行编码，减少了层次包围盒的建立时间，最后在GPU端实现层次包围盒的完全并行建立。
该方案中，所述的步骤(7)中是一种优化的连续碰撞检测(CCD)和响应方法，此方法中我们认为衣服质点帧间的运动只与运动人体有关，不再考虑衣服质点在前后帧之间的复杂运动，这样我们在检测碰撞时只需要一个简单的方向判断即可完成，不再需要进行复杂的共面检测，大大提高了检测效率。
此方法避免人体运动幅度过大时出现布料穿透现象，保证了布料运动与人体运动的一致性，同时大幅度的减少了计算开销，实现了虚拟试衣中衣物的实时仿真。
附图说明
图1为布料仿真的整体流程示意图。
图2为三角形三个点的法向量示意图。
图3为离散碰撞检测与响应示意图。
图4(a)为相邻帧之间的包围盒示意图，图4(b)为连续碰撞检测的示意图。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明进行详细说明。本系统的核心在于一种基于GPU的布料快速仿真方法，包括以下步骤：
步骤1加载相应人体和衣物三维模型
用户登录后，加载预先建立的用户人体和衣物三维模型，然后用户选择衣物进行虚拟试衣。
步骤2构建当前帧的层次包围盒
首先以每个三角形对应的包围盒中心为参考点，产生相应的莫顿码(mortoncode)，然后利用GPU并行构造相应的层次包围盒结构。
在产生的莫顿码(morton code)中，可能会出现重复的编码，对于重复的编码，以包围盒三角形中三个顶点的法向量夹角之和为依据，保留夹角和最大的三角形对应的包围盒，如图2所示，n1，n2，n3分别代表三角形的三个点的顶点法向量，然后分别计算三个法向量之间的夹角，保留夹角之和最大的三角形对应的包围盒，夹角之和越大代表了该三角形相较于邻域三角变化更剧烈，应该优先处理。夹角之和越小代表了该三角形相较于邻域三角变化更平滑，其邻域三角对应的碰撞处理可以最大程度的避免布料与该面片发生碰撞，故舍去。
为避免碰撞检测中布料点穿透叶节点对应的包围盒，对包围盒进行适当扩展，沿着三角面片的三个点各自的法线方向和其反方向移动一定的距离，然后在这两个方向上扩展包围盒，确保包围盒能够包含新得到的两个三角面片。
步骤3时间积分
在GPU端开辟N个线程，N代表布料的点数，在每一个线程中，并行更新布料的位置。本发明中采用verlet积分进行迭代。Verlet积分过程如下，xn+1代表第n+1次迭代的布料位置，xn代表第n次迭代的布料位置，xn-1代表第n-1次迭代的布料位置，an代表加速度，Δt代表步长：
xn+1＝xn+xn-xn-1+anΔt2
步骤4离散碰撞检测与响应
对于更新后的布料点，首先检测是该点否位于层次包围盒的叶节点中，如果位于叶节点中且位于三角形的里面(法向量反方向)，则发生碰撞。如图3所示，T为一三角形，a，b，c为三角形的三个顶点，n为三角形T的面的法向量，BV(T)为对应三角形T的AABB包围盒，p为当前布料点，当检测到p位于对应的包围盒中时，选取三角形T上任意一点b，计算向量pb与法向量n的夹角，当夹角小于90°时，判定发生碰撞，反之没有发生。对于发生碰撞的点，将其坐标投影至相应三角形的面上，如图3所示，p1为点p在三角形T上的投影，即点p碰撞响应后的位置，然后在下一次迭代中只保留碰撞点沿该三角形的切向力。
步骤5人体运动检测
当检测到下一帧人体的运动位置与当前位置的差小于某一阈值时，判定人体没有运动，仿真结束，反之则判定发生体运动，进行相应的连续碰撞处理。
步骤6构建相邻帧之间的层次包围盒
当人体运动时需要进行连续碰撞检测，以三角面片当前位置和下一帧的位置构成的三角柱为基础构建相应的AABB包围盒，如图4所示，T0为上一帧对应三角形的位置，a0，b0，c0为上一帧三角形的三个顶点，T1为当前帧对应三角形的位置，a1，b1，c1为当前帧三角形的三个顶点，SV(T)代表T0和T1扫过的柱形区域，BV(T)代表SV(T)的包围盒，然后利用步骤1中的方式并行构建相应的相邻帧之间的层次包围盒。对于产生的重复编码，我们只保留扫描域体积最大的包围盒。
步骤7连续碰撞检测与响应
当检测到点位于包围盒中，且该点的法向量方向与该包围盒中的三角面片法向量方向一致时，确定该点碰撞，如图4所示，n1为当前三角面T1的法向量，p为布料点，选取T1上的任意一点a1，计算向量pa1与法向量n1的夹角，当夹角小于90°时判定发生碰撞，然后将该点坐标投影至新的三角形面T1上，投影点就是点p的新位置。然后重复步骤2-7。
本方法大幅简化了GPU端布料仿真的算法，优化了层次包围盒的建立，避免层次包围盒遍历树(BVTT)的建立与更新，减少了GPU端内存的消耗，同时优化了碰撞处理，在保持布料仿真高真实度的基础上，大幅度提高了布料仿真的速度，满足了虚拟试衣中的实时仿真要求。
虽然本发明所示出和描述的实施方式如上，但是所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上以及细节上做任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (4)
1.一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法其核心在于一种基于GPU的布料快速仿真方法，其特征是包含以下主要步骤：
(1)加载相应人体和衣物三维模型。
(2)对待检测的人体三角形网格中的每个三角形构造对应的包围盒，计算每个点的法向量并且沿法向量方向和法向量反方向对包围盒进行扩大，然后以每个包围盒的中心为参考点，产生相应的莫顿码(morton code)，对于重复的编码，以包围盒三角形中三个顶点的法向量夹角之和为依据，保留夹角和最大的三角形对应的包围盒，进而建立人体三角形网格模型的包围盒层次结构；
(3)对待仿真的布料的每个点开辟一个线程，在每个线程中更新点的坐标，在采用verlet积分完成单步长的时间积分后，进行离散碰撞检测与处理过程。
(4)在离散碰撞检测中，对于每个点首先检测是否位于层次包围盒的叶节点中，如果位于叶节点中且位于三角形的里面(法向量反方向)，则为发生碰撞然后进行相应的碰撞处理。对于发生碰撞的点，将其坐标投影至相应三角形的面上，然后在下一次迭代中只保留碰撞点的切向力。
(5)检测人体是否发生运动，若发生运动，则继续进行连续碰撞检测与处理，反之，仿真结束。
(6)当人体运动时，以三角面片当前位置和下一帧的位置构成的三角柱为基础构建相应的AABB包围盒，然后产生相应的莫顿码(morton code)，并行构造层次包围盒，对于产生的重复编码，我们只保留扫描域体积最大的包围盒。
(7)当检测到点位于包围盒中且点到新三角形的方向与三角形法向量方向一致时，确定该点碰撞，然后将该点投影至新三角形的面上，然后重复步骤(2)-(7)。
2.根据权利要求1所述的一种基于GPU的布料快速仿真方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，对于重复的编码，以包围盒三角形中三个顶点的法向量夹角之和为依据，保留夹角和最大的三角形对应的包围盒。
3.根据权利要求1所述的一种基于GPU的布料快速仿真方法，其特征在于：所述的步骤(6)中，以其当前位置和下一帧的位置构成的三角柱为基础构建相应的包围盒。
4.根据权利要求1所述的一种基于GPU的布料快速仿真方法，其特征在于：所述的步骤(6)中，对于产生的重复编码，只保留扫描域体积最大的包围盒。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810021285.5A CN108629837A (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810021285.5A CN108629837A (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108629837A true CN108629837A (zh) | 2018-10-09 |
Family
ID=63705987
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810021285.5A Pending CN108629837A (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108629837A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112417746A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-26 | 中北大学 | 一种基于神经网络预测碰撞检测的方法 |
| CN113076571A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-06 | 南京大学 | 一种三维衣物实时仿真编辑方法及系统 |
| WO2023091086A3 (en) * | 2021-11-18 | 2023-08-31 | Tira Technologies Private Limited | Apparatus and method for simulating a three-dimensional object |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102609992A (zh) * | 2012-02-12 | 2012-07-25 | 北京航空航天大学 | 基于三角网格变形体的自碰撞检测方法 |
| CN102810212A (zh) * | 2012-06-04 | 2012-12-05 | 天津大学 | 基于cuda架构的针织布料仿真方法 |
| US20130314401A1 (en) * | 2012-05-23 | 2013-11-28 | 1-800 Contacts, Inc. | Systems and methods for generating a 3-d model of a user for a virtual try-on product |
| CN105006014A (zh) * | 2015-02-12 | 2015-10-28 | 上海交通大学 | 虚拟衣物快速模拟试穿的实现方法及系统 |
| CN105354879A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-24 | 北京服装学院 | 基于质点弹簧结构的通用服装三维模型仿真方法及系统 |
| CN106407605A (zh) * | 2016-11-01 | 2017-02-15 | 南京大学 | 一种三维服装的粒子化计算机动态仿真方法 |
-
2018
- 2018-01-09 CN CN201810021285.5A patent/CN108629837A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102609992A (zh) * | 2012-02-12 | 2012-07-25 | 北京航空航天大学 | 基于三角网格变形体的自碰撞检测方法 |
| US20130314401A1 (en) * | 2012-05-23 | 2013-11-28 | 1-800 Contacts, Inc. | Systems and methods for generating a 3-d model of a user for a virtual try-on product |
| CN102810212A (zh) * | 2012-06-04 | 2012-12-05 | 天津大学 | 基于cuda架构的针织布料仿真方法 |
| CN105006014A (zh) * | 2015-02-12 | 2015-10-28 | 上海交通大学 | 虚拟衣物快速模拟试穿的实现方法及系统 |
| CN105354879A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-24 | 北京服装学院 | 基于质点弹簧结构的通用服装三维模型仿真方法及系统 |
| CN106407605A (zh) * | 2016-11-01 | 2017-02-15 | 南京大学 | 一种三维服装的粒子化计算机动态仿真方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112417746A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-26 | 中北大学 | 一种基于神经网络预测碰撞检测的方法 |
| CN112417746B (zh) * | 2020-11-18 | 2022-11-25 | 中北大学 | 一种基于神经网络预测碰撞检测的方法 |
| CN113076571A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-07-06 | 南京大学 | 一种三维衣物实时仿真编辑方法及系统 |
| CN113076571B (zh) * | 2021-04-16 | 2023-11-07 | 南京大学 | 一种三维衣物实时仿真编辑方法及系统 |
| WO2023091086A3 (en) * | 2021-11-18 | 2023-08-31 | Tira Technologies Private Limited | Apparatus and method for simulating a three-dimensional object |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Shade et al. | Hierarchical image caching for accelerated walkthroughs of complex environments | |
| US7773087B2 (en) | Dynamically configuring and selecting multiple ray tracing intersection methods | |
| CN107590853A (zh) | 一种城市建筑群震害高真实度展示方法 | |
| CN108629837A (zh) | 一种用于虚拟试衣的布料实时仿真方法 | |
| CN106056660A (zh) | 一种移动终端模拟粒子系统的方法 | |
| KR101281157B1 (ko) | 레이 트레이싱 코어 및 레이 트레이싱 처리 방법 | |
| CN101110126A (zh) | 一种三维模型网格重建方法 | |
| CN113034656B (zh) | 游戏场景中光照信息的渲染方法、装置及设备 | |
| CN105389850A (zh) | 一种大规模三维场景的新型可见性生成方法 | |
| CN103310478B (zh) | 一种多样化虚拟人群生成的方法 | |
| CN106934192B (zh) | 一种参数优化的浅水方程模型水体建模方法 | |
| CN109215106A (zh) | 一种基于动态场景的实时光线追踪加速结构的方法 | |
| JP2020507847A (ja) | オブジェクト移動方法及び装置並びに記憶媒体、電子装置 | |
| CN104715500A (zh) | 一种基于三维动画设计的3d动画制作开发系统 | |
| CN107392935A (zh) | 一种基于积分公式的粒子计算方法及粒子系统 | |
| WO2020191692A1 (zh) | 一种基于maklink图的寻径方法 | |
| Schvartzman et al. | Bounded normal trees for reduced deformations of triangulated surfaces | |
| KR101281156B1 (ko) | 레이 트레이싱 코어 및 레이 트레이싱 처리 방법 | |
| Xu et al. | A g-octree based fast collision detection for large-scale particle systems | |
| KR101228118B1 (ko) | 다각형 중요도에 기반을 둔 교차 검사 가속화 자료 구조 구성 방법 | |
| Liu et al. | Lightweight Web3D crowd rendering for online massive conferencing | |
| Liu | Complex Scene Loading Optimization Based On Virtual Reality Algorithm | |
| Wang et al. | 3D Scene Management Method Combined with Scene Graphs. | |
| Jiang et al. | View frustum culling algorithm for scene based on adaptive binary tree | |
| CN116402989B (zh) | 数据处理方法、装置、设备以及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20181009 |