Real Data

在众多的仿真场景中，如工业生产、气象防灾、低空经济等领域，皆需要三维仿真场景来支撑数据训练，因此，如何快速构建精准的三维场景就显得极为重要。二、实测—渲染器是我非常喜欢的一款软件，它高效的场景搭建功能以及高质量的三维资产，真的在市面上很有竞争力。


的文生模型功能，作者申请了一下然后拿到了使用次数，大家感兴趣也都可以去试试。接下来看一下实际的使用测试情况。.：地铁进出站闸机模型结果：最终生成的模型和预期的相差较大，大概是并没有理解我们的提示词导致的。


然后对第一个结果进行了细化，可以看到，模型的清晰度 印度 whatsapp 号码列表 会比刚生成时好很多。.：一幢层楼的房子，需要有阳台结果：这一次理解了，提示词中的三层楼和阳台都能看出来，但细节以及模型大小都存在较大问题。此次生成没有继续细化了，因为生成次数有限。


.：一个马克杯，主要颜色为红色，需要有把手结果：这一次也理解了，提示词中的马克杯、红色、把手都有还原，但同样的，生成的模型细节仍然有问题。细化后的模型，除了表面稍微细致一点外，无其他明显细节。从本次测试可以看出，在第一部分我们总结的自动化建模问题中，在这三次生成中都多多少少存在，因此，文生模型依旧道阻且长。


三、三维高斯重建目前我们内部在尝试使用三维高斯重建技术来代替传统手工建模，主要应用于大场景中的非重点区域模型自动生成。其主要流程分为三个部分：提供需要生成区域的视频—生成文件—通过插件导入到引擎使用；在实际应用中，三维高斯重建技术还需要解决一些问题，如如何更好地处理混叠（摩尔纹）现象、提高渲染视角相关效果的能力、优化计算效率等。