ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ЛОУПОЛИ-МОДЕЛЕЙ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Трёхмерное моделирование является основой для многих современных технологий, включая компьютерные игры, виртуальную и дополненную реальность, анимацию и симуляции. Одним из ключевых аспектов 3D-моделирования является баланс между визуальным качеством и вычислительной эффективностью. Лоуполи-модели, характеризующиеся меньшим количеством полигонов, являются предпочтительными для приложений, требующих высокой производительности и быстрого рендеринга. Однако ручная оптимизация полигональных сеток является трудоёмким процессом и может приводить к потере важных визуальных деталей [1].

С развитием методов машинного обучения, в частности нейронных сетей, открываются новые возможности для автоматизации и улучшения процессов оптимизации 3D-моделей. Нейронные сети способны обучаться на больших объёмах данных и выявлять сложные зависимости, что позволяет им выполнять задачи, которые ранее были труднодостижимыми или требовали значительных вычислительных ресурсов.

Цель данной работы — исследовать применение нейронных сетей для автоматической оптимизации лоуполи-моделей в реальном времени, оценить их эффективность и сравнить с традиционными методами оптимизации.

Оптимизация 3D-моделей традиционно выполняется с использованием алгоритмов упрощения, таких как метод квадрата поверхностей (Quadric Error Metrics, QEM) и алгоритмы удаления вершин (vertex removal). Эти методы эффективно уменьшают количество полигонов, но могут приводить к значительным искажениям модели, особенно в областях с высокой детализацией.

С развитием нейронных сетей появились методы, использующие глубокое обучение для генерации и оптимизации 3D-моделей. В частности, сверточные нейронные сети (CNN) показали высокую эффективность в задачах обработки графических данных, включая 3D-моделирование. Исследования, такие как PointNet и MeshCNN, продемонстрировали возможности нейронных сетей в анализе и генерации 3D-структур [2].

Недавние работы также исследуют применение генеративных состязательных сетей (GAN) и автокодировщиков для автоматической генерации и оптимизации 3D-моделей. Эти подходы показывают потенциал в создании высококачественных моделей с уменьшенным количеством полигонов, однако их применение в реальном времени остаётся ограниченным из-за высоких вычислительных требований [3].

Для оптимизации лоуполи-моделей в реальном времени предлагается использовать глубокую сверточную нейронную сеть, основанную на архитектуре MeshCNN. Сеть состоит из нескольких сверточных слоёв, способных извлекать пространственные особенности из полигональной сетки. Входные данные представляют собой 3D-модель в формате меша, включающего вершины и рёбра.

Модель обучается на большом наборе пар высокополигональных и соответствующих им лоуполи-моделей. Цель обучения — минимизировать разницу между выходной моделью сети и целевой лоуполи-моделью, используя функцию потерь, включающую как геометрическую, так и визуальную составляющие.

Для обеспечения работы в реальном времени сеть оптимизируется с использованием техники квантования и прунинга, что позволяет снизить время вычислений и объем памяти. Дополнительно используются методы пакетной обработки (batch processing) для параллельного выполнения операций над несколькими моделями одновременно.

Качество оптимизации оценивается с использованием метрик, таких как среднеквадратическая ошибка (RMSE) между исходной и оптимизированной моделью, а также визуальная оценка разрывов и искажений. Для сравнения используются традиционные методы оптимизации, такие как QEM.

Эксперименты проводились на наборе данных из 1000 3D-моделей различной сложности. Предложенный метод нейронной сети достиг средней скорости оптимизации 45 моделей в секунду на стандартном графическом процессоре, что позволяет использовать его в реальном времени для интерактивных приложений. В сравнении с QEM, нейронная сеть показала снижение средней ошибки на 15%, а визуальные искажения были минимизированы, особенно в областях с высокой детализацией.

Рисунок 1. Сравнение средней ошибки оптимизации между нейронной сетью и QEM

Полученные результаты подтверждают эффективность использования нейронных сетей для оптимизации лоуполи-моделей в реальном времени. Сеть способна автоматически выявлять важные геометрические особенности модели и сохранять их при уменьшении количества полигонов. Однако, несмотря на хорошие результаты, метод имеет некоторые ограничения. Во-первых, требуется большой объём данных для обучения сети, что может быть затратно по времени и ресурсам. Во-вторых, производительность сети может снижаться при работе с моделями, существенно отличающимися от обучающего набора.

Будущие исследования могут быть направлены на улучшение общей архитектуры сети для повышения её универсальности и устойчивости к разнообразию моделей. Также целесообразно исследовать возможности интеграции метода в существующие инструменты для 3D-моделирования и игровые движки.