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Tree-Gen: 利用空间殖民算法生成树木

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简介:
Tree-Gen采用先进的空间殖民算法,实现高度逼真且多样化的树木模型自动生成,广泛应用于游戏和影视特效中,极大提升视觉效果与真实感。 使用空间殖民算法生成树的并行C++工具基于Runions、Lane 和 Prusinkiewicz 的论文“使用空间殖民化算法对树木建模”中的方法,并采用 Hanson 和 Ma 在其研究中提出的平行运输框架评估技术。此项目利用了Voro ++库来计算吸引点和树节点的两个Voronoi图。 执行该工具的基本输入包括树冠形状及若干随机分布于其中的吸引点。之后,开始模拟树木生长过程:首先在所有已有的树节点上创建新线程;然后,在每个节点周围设定一定距离(即影响半径)内寻找最近的吸引点,并通过添加一个更接近该吸引点的新节点来计算增长。 当某个树节点达到特定吸引力点的终止距离时,这个吸引力点将不再对后续迭代中的生长产生作用。树木继续根据这些规则进行模拟生长直至满足预设条件为止。

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客服
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  • Tree-Gen:
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    Tree-Gen采用先进的空间殖民算法,实现高度逼真且多样化的树木模型自动生成,广泛应用于游戏和影视特效中,极大提升视觉效果与真实感。 使用空间殖民算法生成树的并行C++工具基于Runions、Lane 和 Prusinkiewicz 的论文“使用空间殖民化算法对树木建模”中的方法,并采用 Hanson 和 Ma 在其研究中提出的平行运输框架评估技术。此项目利用了Voro ++库来计算吸引点和树节点的两个Voronoi图。 执行该工具的基本输入包括树冠形状及若干随机分布于其中的吸引点。之后,开始模拟树木生长过程:首先在所有已有的树节点上创建新线程;然后,在每个节点周围设定一定距离(即影响半径)内寻找最近的吸引点,并通过添加一个更接近该吸引点的新节点来计算增长。 当某个树节点达到特定吸引力点的终止距离时,这个吸引力点将不再对后续迭代中的生长产生作用。树木继续根据这些规则进行模拟生长直至满足预设条件为止。
  • :我为所作的实现
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    本文介绍了为解决空间布局优化问题而设计的一种新的空间殖民算法及其具体实现方法。文中详细阐述了该算法的工作原理和操作步骤,并通过实际案例展示了其在提高空间利用率方面的优越性能,为空间规划领域提供了新思路。 我对空间殖民算法的实现基本上是直接按照该算法进行的。目前我正在我的博客上逐步记录这项工作,在一台安装了Mac OS X Yosemite以及最新版本XCode的Macbook Pro笔记本电脑上完成了所有的工作,并且仅在此设备上进行了测试。 GitHub存储库可能在发布博客文章之前就已经运行起来了。除了需要C++编译器和支持OpenGL 4硬件之外,我还使用了一些第三方库来实现这个项目。这些使用的纹理资源是从下载的此存储库中包含的所有文件里的那些,在Mac电脑上进行编译时是必需的。 我已经在我的代码下发布了MIT许可证,并且明确表示我不声称自己是空间殖民算法的作者也不会超过我所用到的任何第三方库,它们都有自己的使用许可协议。如果您发现这些资源有用的话,请给予适当的反馈和致谢。
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    简介:XLNet-Gen是基于XLNet模型的语言生成工具,能够高效地产生高质量、连贯度高的文本内容,在多种自然语言处理任务中表现出色。 更新日期:2021年1月30日 该存储库已存档。请使用支持PyTorch和TensorFlow的XLNet语言生成版本。这不是官方实施。本自述文件末尾以及samples文件夹中均包含示例。 您可以访问Colab笔记本以获取更多信息: 用法: 第一步:下载并安装需求(如果需要,可将Requirements.txt中的tensorflow更改为tensorflow-gpu) ``` git clone https://github.com/rusiaaman/XLnet-gen.git && cd XLnet-gen pip install -r requirements.txt ```
  • Arbarao: 3D 植被
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    Arbarao是一款专业的3D植被树木生成工具,能够帮助用户快速创建出逼真的自然景观。无论你是游戏开发者还是环境设计师,Arbarao都能提供丰富的树种和灵活的自定义选项,让你的作品栩栩如生。 Arbarao是一款基于Java开发的3D树木植被生成器,其设计灵感来源于Jason Weber和Joseph Penn在研究论文《Creation and Rendering of Realistic Trees》中提出的算法。该工具旨在为虚拟环境、游戏开发、景观设计等领域提供逼真的树木模型,通过复杂的数学模型和算法模拟自然界中树木生长的多样性和复杂性。 1. **3D树木生成算法**:Arbarao的核心是Jason Weber和Joseph Penn的算法,它结合了生物学原理,如分形理论、随机过程和生长模拟,以创建具有自然形态和细节的三维树木模型。这种算法可以自动生成树干、树枝、树叶,甚至包括树皮的纹理和生长模式,使生成的树木在视觉上尽可能接近真实。 2. **Java编程语言**:由于选择了Java作为开发语言,Arbarao具备跨平台特性,在支持Java的操作系统(如Windows、Mac OS和Linux)上均可运行。此外,Java面向对象特性和丰富的库支持使得程序编写和维护更加方便。 3. **软件结构与使用**:Arbarao可能包含一系列的类和方法来实现树木生成的不同阶段,包括参数设置(树种、年龄、环境因素等)、几何形状构建、纹理应用以及渲染输出。用户可以通过配置文件或图形界面调整树木属性以满足特定需求。 4. **分形理论的应用**:在Arbarao中,通过递归地应用相同的过程来创建复杂且自相似的树冠结构。这种技术确保树枝和树叶在不同尺度上保持一致形状,从而增强视觉的真实感。 5. **随机性与多样性**:为了模拟自然界的多样性和随机性,Arbarao可能使用随机数生成器控制如树干弯曲、分支分布、叶子大小和颜色等属性,以保证每棵树的独特性。 6. **纹理和渲染技术**:除了几何形状外,还通过纹理映射实现树木的细节特征(例如树皮的质感与色彩),以及树叶透明度和光泽。高级图形技术如全局光照和环境贴图被用于增强视觉效果。 7. **应用领域广泛**:Arbarao生成的模型可用于电影特效、游戏开发中的景观设计,城市规划预览及教育科研领域的生态模拟等场景。 8. **开源特性**:由于项目具有开放源代码性质(如arbarao-master文件列表所示),开发者和用户可以深入研究其内部机制,并在此基础上进行改进或将其整合到其他项目中。 综上所述,Arbarao是一个基于Java的3D树木生成工具,运用先进算法模拟自然生长过程以提供多样化且逼真的模型。开源性质鼓励社区参与并推动进一步创新,在多个领域展现独特价值。
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    Rand Tree是一款专为MatLab设计的开源工具箱,旨在便捷地生成各类随机树结构。它提供了丰富的功能和灵活的参数设置,适用于科学研究、算法测试及教学等多个领域。 RandTree是一个基于MatLab的树模拟器程序,其算法依据本田模型设计。为了生成视觉上逼真的树木结构,该程序采用概率分支生成功能。它能够产生具有渐进式分叉模式的枝条结构,并且通过调整概率和分叉角度可以创造出不同形状的树木。
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