Авторы: Бондаренко А. О., Лазебная Л. А.
Источник: Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях (СИТОНИ-2023)
Бондаренко А. О., Лазебная Л. А. Инновационные методы сжатия данных в 3D моделировании для улучшения производительности и хранения моделей. В статье описываются причины возникновения проблем неэффективности использования трёхмерных моделей, а также представлены инновационные методы сжатия данных в 3D-моделировании для улучшения производительности, снижения требований к хранению и передаче 3D-моделей: метод геометрического сжатия, метод текстурного сжатия, метод удалённого рендеринга и метод компрессии с использованием глубокого обучения.
Создание, хранение и передача трёхмерных моделей требуют значительных вычислительных и ресурсных затрат, что может ограничивать их применение во многих сферах. Для решения этой проблемы и оптимизации использования 3D-моделей их сжатие становится ключевой задачей. Инновационные методы сжатия данных в 3D-моделировании способны не только значительно уменьшить объем хранимых и передаваемых данных, но и повысить производительность при визуализации и взаимодействии с моделями.
Проблема заключается в неэффективности использования трёхмерных моделей в различных отраслях из-за их больших объёмов данных и высоких требований к вычислительным и сетевым ресурсам. Эта проблема важна для множества областей, включая разработку видеоигр, архитектурное проектирование, медицину, образование, инженерию и виртуальную реальность. Несмотря на потенциал 3D-моделирования в улучшении процессов и визуализации, многие факторы мешают их полноценному использованию:
- объем данных – трёхмерные модели могут быть крайне объёмными, особенно при высокой детализации, это создаёт проблемы с хранением, передачей и загрузкой таких моделей, особенно в сетевых приложениях;
- вычислительная нагрузка – визуализация трёхмерных моделей, их обработка требуют значительных вычислительных ресурсов, что может стать препятствием для пользователей с ограниченными мощностями;
- задержки в сети – передача крупных 3D-моделей через сети может вызвать задержки, особенно в онлайн-играх или при удалённой работе над проектами;
- ресурсы устройства – многие устройства, такие как мобильные телефоны и планшеты, имеют ограниченные вычислительные и графические ресурсы, что ограничивает возможности работы с 3D-моделями;
- эффективность хранения – хранение большого количества 3D-моделей требует значительного объёма дискового пространства;
- визуализация в реальном времени – визуализация трёхмерных моделей в реальном времени требует высокой производительности графической аппаратуры, что может быть недоступно для некоторых устройств;
- сетевые ограничения – при передаче 3D-моделей через сети могут возникать ограничения по скорости передачи данных, что затрудняет обмен информацией [1].
Метод геометрического сжатия – это один из основных способов уменьшения объема данных в 3D-моделировании. Он направлен на упрощение геометрической структуры трехмерных моделей, чтобы сократить количество полигонов и вершин, сохраняя при этом базовую форму и визуальную достоверность модели [2]. Ниже перечислены основные аспекты метода геометрического сжатия.
Упрощение геометрии. Упрощение моделей начинается с исключения мелких деталей и элементов, которые могут быть несущественны для общей визуальной ценности модели. Модели могут быть разбиты на уровни детализации, что позволяет выбирать разные версии модели в зависимости от расстояния от наблюдателя. Близкие объекты могут иметь более высокую детализацию, в то время как далёкие объекты могут быть упрощены.
Уменьшение количества полигонов. Эффективное снижение количества полигонов в модели является ключевой частью геометрического сжатия. Это может быть достигнуто путём удаления избыточных полигонов, которые несущественны для визуализации модели. Важно сохранить базовую структуру и форму модели, чтобы не ухудшить качество визуализации.
Оптимизация вершин. Оптимизация вершин включает в себя объединение соседних вершин, которые имеют близкие координаты, чтобы уменьшить количество вершин в модели. Это может привести к сокращению объёма данных, но при этом сохраняется общий внешний вид модели.
Сглаживание и упрощение геометрических деталей. Геометрические детали, такие как острые углы или изогнутые поверхности, могут быть упрощены и сглажены, чтобы уменьшить количество полигонов и вершин. Это обычно используется в тех случаях, когда высокая детализация не является критической.
Оптимизация мультимедийных форматов. Введение более эффективных форматов хранения моделей, таких как glTF, может значительно сократить объем данных, не ухудшая качество визуализации.
Формат glTF (Graphics Library Transmission Format) – это открытый стандарт формата файла для обмена трёхмерными моделями и сценами между различными приложениями и платформами. glTF разработан с целью обеспечить эффективный и надёжный способ передачи и хранения 3D-графики, который обеспечивает высокую производительность и качество визуализации.
Метод геометрического сжатия обеспечивает баланс между уменьшением размера модели и сохранением её визуальной ценности. Это особенно полезно в случаях, когда требуется передавать 3D-модели через сеть, хранить их на устройствах с ограниченными ресурсами или обеспечивать высокую производительность в приложениях, требующих визуализацию 3D-графики.
Метод текстурного сжатия в 3D-моделировании направлен на уменьшение объёма данных, связанных с текстурами, используемыми для нанесения деталей и цвета на поверхности трёхмерных моделей. Текстуры могут быть значительными по размеру, особенно в случае высоко детализированных моделей, и текстурное сжатие является важным инструментом для оптимизации хранения и передачи данных [2]. Ниже перечислены основные аспекты метода текстурного сжатия.
Использование текстурных форматов. При создании текстур для 3D-моделей можно выбирать различные текстурные форматы, такие как JPEG, PNG, GIF, TIFF и многие другие. Каждый формат имеет свои характеристики, включая уровень сжатия и качество изображения.
Сжатие текстурных изображений. Методы сжатия текстурных изображений могут быть разделены на теряющие и не теряющие.
Теряющие методы, такие как сжатие JPEG, уменьшают размер файла за счёт отбрасывания части информации, что может влиять на качество изображения.
Не теряющие методы, такие как PNG, сохраняют качество изображения, но размер файла может быть большим.
Уменьшение разрешения текстур. Уменьшение разрешения текстур позволяет снизить их размер. Это может быть полезно в случаях, когда высокое разрешение текстур не является критическим для визуализации модели. Важно соблюдать баланс между уменьшением размера текстур и сохранением достаточного качества.
Генерация мип-уровней. Мип-уровни (или мипмапы) представляют собой предварительно сгенерированные версии текстур с разными разрешениями. Они могут быть использованы для оптимизации визуализации в зависимости от расстояния до объекта. Генерация мип-уровней помогает снизить нагрузку на графический процессор.
Использование современных форматов текстур. Существуют современные форматы текстур, такие как WebP и KTX, которые предназначены для эффективного хранения текстурных данных при минимальных потерях качества. Эти форматы поддерживают сжатие и другие оптимизации, чтобы уменьшить размер файлов.
Упаковка текстур. Упаковка текстур позволяет комбинировать несколько текстур в один файл, что сокращает количество запросов к диску и ускоряет загрузку текстур. Это особенно важно в веб-разработке и игровой индустрии.
Метод текстурного сжатия важен для обеспечения быстрой загрузки и визуализации 3D-моделей, особенно в контексте веб-разработки, мобильных приложений и видеоигр. Правильное текстурное сжатие позволяет сохранить качество визуализации, при этом сокращая объем данных и обеспечивая более эффективное использование ресурсов.
Метод удалённого рендеринга – это стратегия визуализации в 3D-моделировании, при которой рендеринг трёхмерных сцен происходит на удалённых серверах, а не на устройстве пользователя. Вместо передачи всей 3D-модели с устройства пользователя на сервер и обратно, передаются только необходимые данные для визуализации. Этот метод позволяет уменьшить нагрузку на устройства и сети, что особенно полезно для устройств с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и виртуальные очки [3].
Некоторые ключевые аспекты метода удалённого рендеринга и передачи только необходимых данных представлены ниже.
Рендеринг на удалённом сервере. Сам процесс рендеринга 3D-сцен происходит на мощных удалённых серверах, которые обычно имеют значительные вычислительные ресурсы и графические процессоры. Это позволяет выполнить вычислительно интенсивный процесс рендеринга на сервере вместо того, чтобы делегировать его устройству пользователя.
Передача только растровых изображений или видео. Вместо передачи трёхмерных данных модели передаются только растровые изображения или видеопотоки. Эти изображения затем отображаются на устройстве пользователя. Это позволяет существенно сократить объем передаваемых данных, так как не передаются геометрические данные и текстуры модели.
Сжатие и оптимизация изображений. Изображения, передаваемые на устройство пользователя, могут быть сжаты и оптимизированы для минимизации задержек и улучшения производительности.
Адаптивная передача данных. Метод удалённого рендеринга может быть адаптивным, что означает передачу только тех частей сцены, которые видимы или в фокусе пользователя. Это уменьшает нагрузку на сеть и сервер, а также уменьшает задержки.
Локальное взаимодействие. Устройство пользователя может обеспечивать локальное взаимодействие, такое как перемещение камеры, ввод данных и управление сценой. Это позволяет пользователю взаимодействовать с удалённой 3D-сценой несмотря на то, что рендеринг происходит на сервере.
Метод удалённого рендеринга и передачи только необходимых данных становится все более важным в контексте виртуальной реальности и облачных вычислений, так как он позволяет достичь высокой производительности и визуального качества, даже на устройствах с ограниченными ресурсами.
Метод компрессии с использованием сетей глубокого обучения представляет собой инновационный подход к сжатию и передаче данных в 3D-моделировании. Он основан на использовании нейронных сетей для представления 3D-моделей в компактной форме, что позволяет значительно снизить размер данных, сохраняя важные характеристики модели [4]. Ниже представлено описание этого метода.
Обучение нейронных сетей. Для применения этого метода сначала необходимо обучить нейронную сеть на большом наборе трёхмерных моделей. Эти модели могут включать в себя разнообразные типы объектов и сцен.
Сеть обучается извлекать важные признаки и структуры из моделей, чтобы в будущем эффективно кодировать и декодировать данные.
Кодирование и декодирование моделей. После обучения сети, она может быть использована для кодирования трёхмерных моделей в компактное представление. Это представление может быть в виде вектора или специальной структуры данных.
Когда требуется восстановить модель, сеть выполняет обратную операцию и декодирует данные из компактного представления, восстанавливая исходную модель.
Сжатие данных. Компактные представления, полученные с использованием нейронных сетей, обычно значительно менее объёмны, чем исходные 3D-модели. Это позволяет сэкономить место при хранении и передаче данных.
Сохранение важных деталей. Одной из ключевых особенностей этого метода является способность сетей сохранять важные детали моделей, такие как форма, текстуры, геометрия и другие характеристики.
Это позволяет сжимать данные, не ухудшая качество визуализации или функциональность моделей.
Применение в реальном времени. Компактные представления моделей, полученные с использованием сетей глубокого обучения, могут быть быстро декодированы и отображены в реальном времени на устройстве пользователя.
Это особенно важно в контексте виртуальной реальности и аугментированной реальности, где требуется низкая задержка.
Адаптация к контексту. Нейронные сети могут быть обучены адаптироваться к конкретным потребностям и задачам. Например, сети могут быть настроены для определенных областей, таких как медицинская визуализация или архитектурное проектирование.
Метод компрессии с использованием сетей глубокого обучения представляет собой мощный инструмент для оптимизации работы с 3D-моделями, обеспечивая их сжатие, уменьшение объёма данных и улучшение производительности без ущерба для качества и функциональности моделей. Этот метод находит применение в различных отраслях, где требуется эффективная работа с 3D-графикой.
Рассмотрены инновационные методы сжатия данных в 3D-моделировании с целью улучшения производительности и эффективности хранения моделей. Были рассмотрены различные аспекты сжатия данных, включая геометрическое сжатие, сжатие текстур, удалённый рендеринг, сжатие метаданных и использование сетей глубокого обучения. Эти методы позволяют снизить объем данных, сохраняя при этом важные характеристики и качество визуализации 3D-моделей.
Важно отметить, что эти методы сжатия данных играют ключевую роль в оптимизации 3D-моделирования для различных областей, включая веб-разработку, виртуальную реальность, архитектурное проектирование, медицину и игровую индустрию. Они позволяют улучшить производительность, сократить нагрузку на сеть и устройства пользователя, а также обеспечить более эффективное использование ресурсов.
В целом, инновационные методы сжатия данных в 3D-моделировании играют важную роль в развитии и оптимизации этой области, делая трехмерное моделирование более доступным, эффективным и производительным для широкого круга приложений и платформ.
1. Эрп, Т. Рендеринг в реальном времени. [Текст]/ Эрп, Т. // ДМК Пресс, 2020. – С. 25.
2. Муллэн, Т. Освоение Blender. [Текст] / Муллэн Т. // Эксмо, 2020. – С. 6.
Ускорение рендеринга в Cycles [Electronic resource] / Интернет-ресурс. – Режим доступа: www/ URL: https://blender3d.com.ua/4-sposoba-yvelichit-skorost-renderinga-v-cycles/
4. Песке, А. 3D-графика: Визуальный подход. [Текст]/ Песке, А. // ДМК Пресс, 2020. – С. 256.