マサチューセッツ工科大学、ブリティッシュ・コロンビア大学とAdobe Researchの研究者らによる3次元メッシュのパラメータ化と切断を共同で最適化するアルゴリズム「OptCuts: Joint Optimization of Surface Cuts and Parameterization」SIGGRAPH Asia 2018論文
[SIGGRAPH Asia 2018] OptCuts: Joint Optimization of Surface Cuts and Parameterization
3次元表面の平面への低歪みマッピングは、ジオメトリ処理において重大な問題である。これらのUVマッピングによって導入される固有の歪みは、マッピングの連続性を損なうシームラインを形成するサーフェスカットの選択に大きく依存します。パラメータ化アプリケーションでは、マッピング上のアーチファクトを回避するために、歪みに関するアプリケーション固有の上限を持つUVマップが必要になります。同時に不連続アーチファクトを最小限に抑えるためにカット長を短くしようとします。我々はOptCutsを提案するこれは、3次元メッシュのパラメータ化と切断を共同で最適化するアルゴリズムです。OptCutsは、任意の初期埋め込みとユーザ要求の歪み境界から開始します。これはパラメータ設定を必要とせず、これらの継ぎ目を使用して計算されたマッピングの歪み境界を満たすことになる継ぎ目の長さを最小にするよう自動的に探索する。OptCutsは、トポロジとジオメトリの更新ステップを交互に実行し、歪みや継ぎ目の長さを一貫して減らし、歪みの境界を厳密に満たすコンパクトな境界線を持つUVマップを生成します。OptCutsは、ユーザの介入なしに、高品質で世界的に単結晶のUVマップを自動的に生成します。このように、OptCutsは最初から新しいマッピングを作成するための非常に効果的なツールですが、既存の埋め込みを改善するためにどのように使用できるかも示しています。さらに、シーム配置上のセマンティックまたは他のプライオリティが必要な場合、OptCutsは、パラメータ化の最適化中に制約としてこれらのユーザの好みを尊重するように拡張できます。最先端のUVメソッドや商用ツールとの比較だけでなく、幅広い困難なベンチマークパラメータ化の例でOptCutsのスケーラブルなパフォーマンスを実証します。
有機物形状寄りな技術ですがいいなぁいいなぁあこれ。
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