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AutoLOD:自动化的LOD生成与场景优化

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简介:
简介:AutoLOD是一款自动化工具,用于生成不同细节层次(LOD)的3D模型和优化复杂场景,提升渲染效率与视觉效果。 AutoLOD 自动LOD生成+场景优化-最初发布于2018年1月12日。通过AutoLOD主要是一个框架,在导入几何模型资产时对其进行自动后处理,以创建简化版本的详细程度(LOD)。此工具包括默认的简化器,但可以与其他简化器互换,并且可以根据需要基于特定模型进行调整。此外,还可以使用该系统将整个场景按层次划分为不同的LOD级别。 请注意,AutoLOD是一项实验性功能。因此,在没有正式支持的情况下,请不要通过官方渠道寻求帮助(如FogBugz或高级支持等)。相反,您可以在GitHub上发布您的问题、评论和建议。与所有实验性工具一样,在使用前备份项目始终是一个好主意。

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  • AutoLODLOD
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    简介:AutoLOD是一款自动化工具,用于生成不同细节层次(LOD)的3D模型和优化复杂场景,提升渲染效率与视觉效果。 AutoLOD 自动LOD生成+场景优化-最初发布于2018年1月12日。通过AutoLOD主要是一个框架,在导入几何模型资产时对其进行自动后处理,以创建简化版本的详细程度(LOD)。此工具包括默认的简化器,但可以与其他简化器互换,并且可以根据需要基于特定模型进行调整。此外,还可以使用该系统将整个场景按层次划分为不同的LOD级别。 请注意,AutoLOD是一项实验性功能。因此,在没有正式支持的情况下,请不要通过官方渠道寻求帮助(如FogBugz或高级支持等)。相反,您可以在GitHub上发布您的问题、评论和建议。与所有实验性工具一样,在使用前备份项目始终是一个好主意。
  • 【UnityLOD网格简插件】AutoLOD - Mesh Decimator 降低模型顶点和面数量
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    简介:AutoLOD是一款用于Unity引擎的高效工具,能自动调整模型细节(LOD)并减少网格中的顶点及多边形数量,优化游戏性能。 文件名:AutoLOD - Mesh Decimator v5.1.0.unitypackage AutoLOD - Mesh Decimator 是一个针对 Unity 引擎的插件,旨在帮助开发者优化游戏场景中的网格模型,通过减少顶点数和面数来提高渲染性能,同时尽量保持视觉质量不变。这种技术在大型游戏场景中尤为重要,因为它可以帮助减少渲染负载,从而提升游戏的整体性能。 AutoLOD - Mesh Decimator 的主要特点包括: 1. 网格简化: - 顶点和面数减少:插件可以自动减少模型的顶点数和面数,降低渲染复杂度。 - 细节级别(LOD):支持自动生成多个细节级别(LOD),以适应不同距离下的渲染需求。 2. 高质量简化: - 视觉保真度:在简化模型的同时,尽量保持原有的视觉效果,确保模型在简化后的外观仍然令人满意。 - 边缘保护:插件能够智能地识别模型的关键特征,如边缘和细节,在简化过程中予以保留。 3. 自动化处理: - 批量处理:支持批量简化多个模型,提高工作效率。 - 自动化工作流:简化过程可以集成到 Unity 的自动化工作流中,减少手动干预。 4. 用户友好: - 直观的界面:提供易于使用的用户界面。
  • 版SDK LOD工具
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    简化版SDK LOD生成工具是一款专为开发者设计的应用程序,它通过自动化流程大大减少了多细节层次(LOD)模型创建的时间和复杂性。此工具旨在提高工作效率并优化资源使用,使游戏和3D应用开发更为高效便捷。 快速实现模型LOD简化面生成的开发包可以集成到任何编辑器中。The Simplygon SDK 提供了强大的方法来优化3d资产,并且很容易被实施并整合进您的3d资源流水线中。在核心部分,这种优化可以分为两个方面:几何体优化和2d材质优化。Simplygon 采用两种不同的方式来优化几何数据:通过减少三角形重新链接以及顶点移除进行简化;通过重网格化(remeshing)对几何形状进行重建。
  • STK三维构建方法
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    本文探讨了在计算机图形学领域中STK(Satellite Tool Kit)软件平台下三维场景的构建技术及其实现过程,并针对其效率和质量进行深入分析,提出了一系列有效的优化策略。 ### STK三维场景构建及优化方法 #### 引言 随着虚拟现实技术的快速发展,其在军事领域的应用日益广泛。STK(Satellite ToolKit)作为一款在航天工业领域享有盛誉的商品化分析软件,在复杂的陆、海、空、天任务分析中扮演着重要角色。特别是它的高级三维显示模块——STKAVO,能够加载真实的地形、纹理、GIS数据和三维实体模型,使用户能直观地理解和分析复杂的军事任务和轨道特性。 #### 三维场景构建的关键要素 STK三维场景的构建主要包括以下几个关键方面: 1. **地形**:地形是三维场景的基础,决定了基本轮廓与地貌特征。支持多种格式如DTED、SRTM等。 2. **地表纹理**:通过卫星影像或其他图像源获得的地表纹理能显著提升视觉效果,并增加真实感。 3. **三维模型**:用于表示具体物体或结构(如建筑物、车辆),通常需使用专门的建模软件创建并转换成STK支持格式。 4. **GIS数据**:包含丰富的空间信息,例如道路网络和城市规划等,能极大丰富场景的信息量。 #### 数据格式转换与优化方法 为构建高质量三维场景,需要对上述各种数据进行有效处理。具体步骤如下: 1. **地形数据格式转换** - DTED可以直接导入STK。 - SRTM可能需使用第三方工具转成支持的格式。 2. **地表纹理优化** - 使用高分辨率卫星影像提高真实感。 - 对大场景采用拼接技术,确保一致性与流畅性。 3. **三维模型转换与简化** - 通过专业软件创建并导出为通用格式(如.obj或.collada)。 - 利用STK插件或其他工具转成支持的格式,并进行简化处理以提高渲染效率。 4. **GIS数据集成** - 导入路网、建筑分布等信息,丰富场景细节。 - 优化布局和定位导航精度。 #### 实例验证 通过一个具体案例来检验上述方法的有效性。假设需构建包含复杂地形与详细城市布局的三维场景,收集DTED地形数据及高分辨率卫星影像,并使用专业软件转换为STK支持格式进行必要优化(如纹理拼接、模型简化)。导入GIS信息以增强真实性。 最终生成的高质量且性能良好的三维场景证明了这些方法的有效性,从而在军事任务可视化仿真领域提供了强有力的支持。
  • 基于局部鲁棒非凸鲁棒算法(SGLRO)
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    本研究提出了一种名为SGLRO的创新算法,专注于通过局部鲁棒优化技术解决非凸问题中的鲁棒场景生成难题。此方法能够有效增强决策模型在面对不确定性时的表现和稳定性。 鲁棒优化是一种通过寻找在所有可能的不确定参数值下都可行的解来考虑不确定性问题的方法。此程序实现了包含非凸约束条件下的鲁棒优化问题求解方法。这是Rudnick Cohen等人于2019年提出的一种采用局部鲁棒优化(SGLRO)算法生成场景的技术实现方式。SGLRO是一种基于抽样的策略,它通过随机选取样本并利用这些样本构建最坏情况的场景来寻找稳健的最佳解决方案,并且使用局部鲁棒优化步骤确保最终解的有效性。函数SGLRO.m用于执行该算法,提供输入参数列表及其功能说明。在examples文件夹中包含了Rudnick Cohen等人2019年的所有示例代码,这些示例展示了如何利用SGLRO.m进行操作。
  • 基于蒙特卡洛方法汽车并网调度策略研究:风光及典型随机调度分析
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    本研究运用蒙特卡洛方法探讨电动汽车与电网互动的优化策略,聚焦于风能和太阳能场景的生成,并进行典型场景下的随机优化调度分析。 本段落研究了基于蒙特卡洛方法、Copula函数及Fuzzy-Kmeans算法的电动汽车并网优化调度策略,并特别关注风光场景生成与典型场景下的随机优化调度问题。采用分时电价机制,针对不同类型的电动汽车进行负荷管理,目标是通过最小化上级电网出力成本、峰谷差惩罚费用以及风光和电动车负荷的调度成本来实现系统运行经济性最优。 研究中提出的模型在IEEE33节点电力系统上进行了仿真验证,展示了该策略的有效性和实用性。核心关键词包括:基于风光场景;电动汽车并网优化调度;蒙特卡洛方法;Copula函数;Fuzzy-Kmeans算法;典型场景选择;分时电价机制;目标函数设计(含电网出力成本、峰谷差惩罚费用等);风光资源的灵活调度策略及负载管理措施,以及IEEE33节点系统的仿真分析。
  • 日记账
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    本工具旨在通过自动化技术简化个人财务管理,能够智能分析并记录用户的日常消费数据,自动生成详细的财务报告和分类账目,帮助用户轻松掌握收支状况。 企事业单位的出纳可以通过登记日记账实现办公自动化,这将大大提升他们的工作效率。
  • 横断面
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    本研究探讨了自动化技术在创建详细横断面图中的应用,旨在提高工程设计、医学成像等领域的效率与精确度。 横断面自动生成软件支持可视化设计。
  • DeepSeek Python基测试用例工具:测试方案
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    DeepSeek是一款基于Python的自动化测试工具,专为生成和优化测试用例设计,旨在提升软件开发过程中的测试效率和质量。 本项目是一个基于Python开发的AI测试用例生成与优化工具,旨在帮助测试工程师快速创建高质量的测试用例,并对现有用例进行智能优化。系统支持多种需求文档格式(包括Markdown、Word、Text),涵盖功能测试、性能测试和安全测试等15种不同的测试类型。 核心功能如下: - 用例生成:从需求文档一键转换为完整的测试用例,支持各种类型的自动化及手动测试。 - 用例优化:智能提升现有用例的质量,并确保其完整性和准确性。 - Excel导出:直接将生成和优化的结果输出为Excel文件,方便团队协作使用。 - Docker部署:提供快速便捷的安装方式。 适用场景: 1. 测试工程师高效创建测试案例 2. 测试小组改进现有的测试集库 3. 准备自动化脚本前的工作基础 4. 管理和维护测试用例
  • Simulink中常见代码技巧
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    本篇文章将介绍在使用MATLAB Simulink进行模型设计时,如何通过各种策略和方法来优化自动代码生成过程。涵盖了提高效率、减少资源消耗等方面的关键技术与实践建议。 一、建立系统框图 为了方便起见,在这里实现一个简单算法。在Simulink中创建如下所示的系统框图: 生成代码前,请给k输入一个数值,在命令行中键入`k=3`。 接下来,配置一些参数。通过Ctrl+E调出Configuration Parameters对话框,并首先设置Solver标签页,如图所示: 然后切换到Code Generation标签页进行相应设置。 在Report子标签页下允许生成报告的选项被启用如下: 点击OK完成所有设定后, 二、代码生成 当所有的参数配置完成后,可以通过按下Ctrl+B快捷键来生成代码。如果遇到错误提示,请检查文件保存路径是否正确,并将其更改为要保存文件的实际地址(例如:桌面)。