文章概要:

1. Nvidia推出了FlexiCubes，这是一种利用AI生成各种3D应用所需3D网格的新方法。

2. FlexiCubes可以与物理引擎集成，轻松地在3D模型中创建像百吉饼这样柔软的对象。

3. 这种创新性的网格生成方法有望改变AI流水线，为广泛的应用提供高质量的网格。

新火种 9月1日 消息:Nvidia推出了一种全新使用AI生成3D网格的方式FlexiCubes，它可以为广泛的3D应用生成3D网格。

FlexiCubes可以与物理学引擎集成，并且可以轻松地在3D模型中创建柔软的物体，如百吉饼。这种网格生成的创新方法有望改变人工智能流水线，为各种应用提供高质量的网格。

这种创新的网格生成方法在实现AI流水线方面具有巨大的变革潜力，并能为复杂形状的细节提供高质量的网格。从场景重建到生成对抗网络，新一代人工智能模型在生成逼真和细节丰富的3D模型方面显示出显著的成功。这些模型通常以标准三角形网格的形式创建，这为现有软件包的兼容性、高级硬件加速以及物理模拟的支持提供了各种优势。

但是，网格的质量对实现这些优势起着关键作用。Nvidia研究人员开发了FlexiCubes，这是一种新的网格生成方法，可以显着改善3D流水线中的网格质量。FlexiCubes的关键思想是引入“灵活”的参数，允许对生成的网格进行精确调整。通过在优化过程中更新这些参数，可以大大增强网格的质量。这种方法与传统的基于网格的流水线（如广泛使用的Marching Cubes算法）形成鲜明对比，使其可以无缝地取代优化为基础的人工智能流水线。

使用FlexiCubes，人工智能流水线（包括照相测量和生成对抗网络）可以产生高质量的网格，精确地展示复杂形状中的细微细节。FlexiCubes的引入为3D网格生成流水线带来了显著的改进。

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模型的整体真实性和保真度。这些网格特别适合物理模拟，在这方面网格质量起着关键作用，可以实现高效稳定的模拟。

FlexiCubes还提供生成四面体网格的能力，这些网格可以直接用于现成的物理模拟中。这一特性进一步扩大了FlexiCubes在各个行业中的潜在应用。

Nvidia FlexiCubes核心特色功能如下:

引入“灵活”参数，通过优化过程生成高质量3D网格，准确表达复杂形状细节。

与传统基于网格方法不同，属于基于优化的AI网格生成方法。

产生的网格质量高，适合物理模拟等需要高质量网格的3D应用。

可以直接生成四面体网格，可开箱即用进行物理模拟。

作为一种AI网格生成方法，可以无缝集成到基于生成式AI的管道中。

相比现有方法，能提高AI生成3D模型的真实感和还原度。