Ключевое достижение: Метод обладает рекордно высоким (State-of-the-Art) коэффициентом сжатия данных - 75%!
BPT использует блочную индексацию и агрегацию патчей, что позволяет уменьшить длину последовательностей мэшей примерно на 75% по сравнению с исходными данными.
Это значительно повышает эффективность обработки и генерации высокодетализированных 3D-моделей.
Преимущество: Такое сжатие позволяет эффективно генерировать высокодетализированные 3D-модели, содержащие более 8000 граней (полигонов).
BPT - очень перспективный подходя для 3D-моделирования.
Он позволяет создавать детализированные и топологически точные модели с использованием компактных и эффективных представлений данных.
@ai_machinelearning_big_data
#ml #ai #machinelearning #3d
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍36🔥20❤6