Google开源场景简化技术Seurat,助VR降低所需运算资源
2018-05-07 11:52:08 | 来源:ithome | 投稿:小柯 | 编辑:dations

原标题:Google开源场景简化技术Seurat,助VR降低所需运算资源

对装置来说,可以省略计算那些观看者永远看不到的部分,等同于节省了大量运算资源

在2017年Google于I/O大会上发布Seurat,帮助开发者以及创作者,将高解析度的影像带进VR头戴装置中,并且提供完整的定位追踪功能。而今天Google于博客宣布开源Seurat专案,开发者可以在GitHub中取得程式码。

Google提到,Seurat是一种场景简化技术,从观看者的视野范围最佳化场景的多边形以及贴图资讯。Seurat会将画面的颜色RGBA以及深度资讯分开,以分层深度影像作为输入,并且产生贴图多边形模型,目标为将原本复杂的世界,最后简化成目标装置可接受的三角形数量以及贴图大小。

这个简化动作对将复杂场景放入VR应用非常有帮助,因为观看者在VR体验中,通常只能从受限制的区域观看虚拟世界,那对于装置来说,可以省略计算那些观看者永远看不到的部分,等同于节省了大量运算资源,最佳化绘制的影像。

另外,Google也把Seurat使用在Google△Earth中,Google提到,控制虚拟世界的三角形数量对于压缩Google△Earth的资料量非常有用,特别是因为顶点资讯的品质会因不同的位置而改变。

Google曾与Lucasfilm合作,进行了将电影星际大战外传:侠盗一号场景放进VR装置的展示,让观看者可以在星际大战世界身历其境,在虚拟世界中跟着剧情进行。这个过程却需要很长的制作时间,因为每一幀画面都需要数小时渲染,并将多边形以及贴图压缩到头戴装置可以运作的等级。

tags:

上一篇  下一篇

相关:

Travis CI合并开源与私人程式码储存库平台,现在只用travis

Travis△CI服务在自家博客宣布,现在无论是开源或是私人的专案,都能在travis-ci.com上测试跟部署了。另外,Travis△CI与GitHub的整合,开始使用GitHub应用程序,以便提供更高的安全性,并为一些未来的新功能铺路。过

MIT发表可商业化的可程式化液滴技术,大幅降低工业生物学实验成本

图片来源: MIT 麻省理工学院(MIT)研究出了可程式化液滴(Programmable△Droplets)技术,通过控制电压让化学溶液或是生物溶液在电路板上滑动,用于同时进行数千种混合方式的反应测试。麻省理工学院媒体实验室的研究

重现能自我学习的AlphaGo Zero,脸书AI研究院开源释出ELF OpenGo

脸书AI研究院于2日发布开源释出电脑围棋AI模型ELF△OpenGo,ELF△OpenGo成功复制了DeepMind日前打造的自我学习电脑围棋AI模型AlphaGo△Zero,建立在脸书现有专为强化学习研究设计的可扩展、轻量级框架(ELF),目前脸

Google开源沙盒容器Runtime gVisor,与VM一样安全但更轻巧

gVisor具有虚拟机器的安全隔离特色。 图片来源: Google 为解决容器的安全性问题,Google开源了用Go开发的沙盒容器Runtime△gVisor,提供类似虚拟机器般的隔离安全性,但是更为轻巧,不过gVisor只实作Linux系统部分

脸书AI开源框架PyTorch 1.0将于夏天出炉

图片来源: 脸书 脸书周三(5/2)将于今年夏天释出可用于生产线的AI框架PyTorch△1.0测试版,让它不只能造福学术研究,也能于生产环境中派上用场。PyTorch是个基于Torch并采用Python程式语言的机器学习函式库,可用来

站长推荐: