在数字化时代，人工智能正不断催生出令人惊叹的创新。Nvidia公司近日推出的FlexiCubes便是其中的一例，它以生成式人工智能为基础，为广泛的3D应用创造了全新的网格生成方式。
FlexiCubes可以与物理引擎集成，轻松创建3D模型中的灵活物体，例如面包圈等。
从场景重构到生成式人工智能管道，新一代的AI模型在生成逼真而详细的3D模型方面取得了显著的成功。这些模型通常被创建为标准的三角网格，这些网格具有与现有软件包的兼容性、先进的硬件加速以及对物理模拟的支持等各种优势。
然而，网格的质量在实现这些优势方面起着至关重要的作用。Nvidia的研究人员开发了FlexiCubes，这是一种全新的网格生成方法，它显著提高了3D管道中的网格质量。
FlexiCubes的关键思想是引入“灵活”参数，允许在生成网格的过程中进行精确调整。通过在优化过程中更新这些参数，网格的质量得到了极大的增强。这种方法使FlexiCubes与传统的基于网格的管道有所不同，例如广泛使用的Marching Cubes算法，使其可以在基于优化的AI管道中无缝替代。
有了FlexiCubes，包括摄影测量和生成式人工智能在内的AI管道可以生成高质量的网格，准确地呈现复杂形状中的细节。
FlexiCubes的引入为3D网格生成管道带来了重大改进。FlexiCubes生成的高质量网格在表示复杂细节方面表现出色，增强了人工智能生成的3D模型的整体逼真度和保真度。这些网格尤其适用于物理模拟，网格质量在实现高效和稳健的模拟中发挥着至关重要的作用。
此外，FlexiCubes还具有生成四面体网格的能力，这些网格可以直接用于即时的物理模拟。这一特性进一步扩展了FlexiCubes在各个行业中的潜在应用。
Nvidia在洛杉矶举办的Siggraph 2023上介绍了关于FlexiCubes和其他先进技术的研究成果。
在数字化时代，创新的步伐愈发加快。FlexiCubes的问世将为3D应用领域带来新的可能性，助力企业创造更加逼真、高质量的3D模型，提升各行各业的业务效率和竞争力。
文章来自ChatGPT3.5
