首页 > 传媒 > 关键词  > 正文

思看科技三维扫描仪:带你还原“真实”的虚拟赛车体验!

2024-01-10 11:01 · 稿源: 站长之家用户

近年来,赛车类游戏都致力于为玩家带来更加沉浸式的游戏体验:通过创建高精细度的3D模型,结合先进的物理引擎和逼真的动态天气系统,模拟最真实的驾驶动态。

随着游戏市场竞争加剧,如何在最短时间内保证玩家获得理想的视觉体验,是游戏开发商首要解决的问题。传统手动建模的方式已经无法满足游戏开发的需求,游戏开发商转而寻求更加有效、准确的3D模型制作方式。

《Gran Turismo》是由索尼旗下赛车游戏制作商Polyphony Digital开发的一款经典的赛车游戏系列,该游戏改编的电影《GT赛车:极速狂飙》热映好莱坞。

影片中思看科技TrackScan系列三维扫描仪强势出镜,通过创建汽车高精度的3D模型,结合AR、VR等技术模拟真实的赛车情境,为玩家提供了身临其境的虚拟赛车体验。这些精彩片段向全球的游戏、科技以及汽车行业就业者展示了3D扫描技术带来的数字化变革潜力。

本次案例将展示思看科技3D扫描仪获取汽车三维数据模型,助力赛车游戏开发商还原“真实”的赛车情境,加速游戏开发周期。

01 客户需求

当下,赛车游戏开发厂商已经不满足于以那些时髦的比较优秀跑车为原型,而是转向了那些曾在汽车发展历史上留下过光辉的“老爷车”们。

古典车通常以其卓越的手工制造工艺而闻名,车内饰的缝线,优雅的仪表盘设计等无不体现着独特的设计元素和历史韵味。然而,由于这些“古董”汽车设计和制造工艺的局限性,它们并没有留下原始的数据模型。客户需要通过先进的数据获取手段,还原这些古典车的数据模型,使得玩家们能够重新体验经典汽车的魅力。

客户以往是通过手动建模制作汽车模型,虽然手动建模仍然是一种创建赛车模型的有效方法,但对于大规模的虚拟赛车游戏开发来说,它可能会过于耗时、费力和不切实际。因此,开发商更倾向于采用其他便捷有效的方法来获取赛车虚拟3D模型,例如3D扫描技术。

02 项目难点

1.古典车历经岁月洗礼,每一个部件都有可能脆弱不堪,因此在项目实施过程中,需要尽量避免对车身表面造成影响,需要寻求无需贴点的非接触式测量方案。

2.古典车的内饰往往注重豪华感:精致的木质饰面、手工缝制的座椅和优雅的仪表盘,客户需要高度还原这些细节。然而,汽车驾驶舱内空间通常较为狭窄,仪表盘和座椅的布局会制约车内人员的姿势、动作,这对测量设备的尺寸以及灵活性提出了巨大要求。

03 解决方案及优势

解决方案:TrackScan-Sharp + SIMSCAN

1.思看科技TrackScan-Sharp跟踪式3D扫描系统凭借智能光学跟踪测量技术,无需贴点即可开启非接触式扫描,扫描过程不会损伤车身部件及漆面,面对3-4m长车身,仅2- 3 次转站就可以完整获取车身表面数据。

2.使用SIMSCAN掌上三维扫描仪采集驾驶舱内部空间如座椅、仪表盘等部位的三维数据,SIMSCAN小巧便携,仅手掌大小,相机间距130mm,在扫描深孔、狭缝等狭窄空间有着优越的性能表现,尤其适合汽车驾驶舱狭小空间的数据采集。

3.最后结合专业的三维扫描软件,将采集到的点云数据迅速进行拟合、拼接、后处理等,最终形成完整的整车高精度3D数据模型,全程仅 35 分钟。

04 项目小结

在虚拟现实(VR)和视频游戏等应用领域,手动建模已经不再适合当下需要产品快速发展迭代的市场环境。3D扫描技术的创新应用,为传统行业数字化提供了一种变革性的解决方案,显著降低了将实体转化为数字模型的门槛,优化了制作流程的同时,也节约了制作成本。

思看科技始终致力于为客户提供创新的三维解决方案,通过三维扫描技术的不断演进,为各行各业数字化转型注入全新的活力,为行业发展带来更多先进、可持续的技术变革。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • MakePodcast:AI助力,快速制作专业播客。

    MakePodcast是一个利用人工智能技术,帮助用户在短时间内制作出专业品质播客的平台。它通过Open AI TTS和Eleven Labs Voices技术,简化了播客制作流程,使得用户只需上传剧本、选择声音,即可快速生成播客。产品支持多种语言,允许用户使用自己的声音,或从AI声音库中选择,以适应不同的风格和需求。MakePodcast适合所有类型的内容创作者,无论是制作完整的播客剧集、广告阅读、还是将博客文章转化为播客,都能轻松实现。此外,产品提供了一次性购买、无限制作播客的定价模式,为用户提供了高性价比的选择。

  • Pico Library:智能儿童故事书APP

    Pico Library是一款利用先进的人工智能技术,为孩子编写和阅读有趣的故事的APP。它由苹果的神经引擎驱动,所有故事的创作和阅读都在你的设备上进行,无需互联网连接。该APP支持个性化故事定制,朗读功能,并能通过一次性应用内购买解锁更多功能,如个性化语音集成、无限写故事和保存故事、编辑故事和标题等。Pico Library不仅培养孩子对阅读的热爱,还支持语言发展和认知成长,是每位家长的得力助手。

  • SQLPilot:AI驱动的SQL查询生成工具

    SQLPilot是一个基于人工智能的SQL查询生成工具,旨在帮助用户快速生成复杂的SQL查询。它支持PostgreSQL和MySQL数据库,并且提供多种GPT模型以供选择。SQLPilot的主要优点包括不限数据库连接数量、SQL自动补全功能以及对用户隐私和数据安全的承诺。此外,它还提供了结果下载功能,并计划推出图形和图表查看结果的功能。

  • Twitdget:智能提升您的Twitter体验

    Twitdget是一款专注于Twitter平台的AI驱动工具,通过智能内容计划、自动化发布调度、深度分析和游戏化功能,帮助用户增加Twitter账户的参与度,优化发布流程。它还提供了一个原生图片编辑器,使得内容创作更加直观和高效。

  • PPWORD:集合全球主流AI的超级AI体

    PPWORD是中国的POE,集合了全球主流的AI。包括聊天类AI:ChatGPT3.5、ChatGPT-4o、Gemini、Claude、通义千问等。画图AI:Midjourney等,音乐AI:Suno等和视频AI:Luma等。用户可以利用多个AI协作,创作极具创意的内容。

  • Knowledge Graph RAG:利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能

    Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。

  • 卖货主播大模型--乐乐喵-7B-4bit:智能卖货主播,提升销售效率,增强购物体验。

    Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型是一个基于商品特点进行解说并激发用户购买意愿的智能模型。它通过深度理解商品特点,以生动、精准的语言为商品量身打造解说词,让每一件商品都焕发出诱人的光彩。无论是线上直播销售还是线下门店推广,这款模型都能成为销售的得力助手,提升销售效率,增强用户体验,为品牌形象加分。

  • 卖货主播大模型--乐乐喵-7B:智能卖货主播,提升销售效率,增强用户体验。

    Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型是一个基于InternLM2微调而来的AI模型,能够根据商品特点进行解说,激发用户的购买意愿。它适用于线上直播销售和线下门店推广,可以显著提升销售效率和用户体验,为品牌形象加分。该模型通过智能解说,使商品细节和整体效果更加生动、精准,从而吸引消费者。

  • Streamer-Sales:智能卖货主播大模型,提升销售效率,增强购物体验。

    Streamer-Sales 销冠是一个基于大语言模型的智能卖货主播系统,它能够根据商品特点从激发用户购买意愿的角度出发进行商品解说。该模型在 InternLM2 的基础上通过指令微调而来,集成了 LMDeploy 加速推理,支持 ASR 语音生成文字,RAG 检索增强生成,Agent 网络查询等功能,并通过 TTS 技术生成带有感情的语音,最终生成主播数字人视频,为商品解说提供全方位的技术支持。

  • Cadenza:智能音乐创作工具,一键生成专业和弦进行。

    Cadenza是一款AI驱动的音乐制作工具,它允许用户通过简单的描述来生成专业的MIDI和弦进行。该工具能够确保和弦流畅地转换,适用于各种音乐风格,从流行到爵士。Cadenza的主要优点包括用户友好的界面、实时生成和弦进行的能力以及与各种数字音频工作站(DAW)的兼容性。价格方面,Cadenza在促销期间以30美元的价格出售,这使得它对于音乐制作人来说是一个经济实惠的选择。

  • Florence-2-base-ft:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务

    Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集,包含54亿个注释,覆盖1.26亿张图像,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

  • Tellers:将任何文本、文章或故事快速转化为视频

    Tellers是一个AI驱动的视频编辑平台,它允许用户将书面内容快速转化为视频,无需视频编辑专业知识。该平台通过使用机器学习和信号处理算法,为用户提供了一种创新和实用的方式来扩展内容的覆盖范围,提高SEO排名,触及新的社区,并提高内容的可访问性。Tellers还提供了商业版,支持企业整合和定制化服务,满足数据隐私和内部软件集成的需求。

  • MyTrainingPlan:个性化马拉松训练计划

    MyTrainingPlan是一个提供个性化马拉松和半程马拉松训练计划的网站。它通过AI技术根据用户在Strava上的活动历史和当前健康状况来创建定制的训练计划。用户可以轻松调整计划以适应变化,并与之前的训练周期进行比较,以保持动力。此外,网站还提供里程统计、配速计算器和比赛倒计时等工具,帮助用户更好地准备比赛。

  • Licode:无需编码,快速构建AI驱动的网页应用

    Licode是一个无代码平台,为构建者、企业和创业者提供了一个原生由AI驱动的网页应用创建环境。它允许用户无需编码即可轻松构建SaaS、门户、仪表板、CRM、聊天应用和表单应用。Licode内置了AI功能,用户可以随时随地在应用中启用AI提示,赋予用户即开即用的AI能力。此外,Licode还提供了预构建的UI组件、内置的认证和用户管理系统、与Stripe集成的账单管理、安全的数据库存储以及自定义业务逻辑的动作创建功能。

  • SEOJuice:AI驱动的内部链接工具,简化SEO工作

    SEOJuice是一个AI驱动的内部链接工具,旨在简化SEO工作,通过自动化创建内部链接,帮助网站提升在搜索引擎中的排名。由Vadim个人开发,以解决手动添加内部链接的繁琐和耗时问题。SEOJuice通过AI扫描网站内容,找到合适的上下文链接和关键词,并自动添加,从而提升整个网站的SEO性能。作为一个自筹资金、独立运营的项目,SEOJuice不依赖外部投资,以用户订阅费用为运营资金。

  • Florence-2-large-ft:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务。

    Florence-2-large-ft是由微软开发的高级视觉基础模型,使用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够通过简单的文本提示执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集,包含54亿个注释,覆盖1.26亿张图像,实现多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明其为有竞争力的视觉基础模型。

  • 豆包 MarsCode:智能开发工具,一触即发

    豆包 MarsCode 是一款即将发布的智能开发工具,旨在通过AI技术激发开发者的创造力。它将为编程工作带来革命性的改变,提高开发效率,降低技术门槛。

  • Florence-2-base:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务。

    Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集,精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色,证明其为有竞争力的视觉基础模型。

  • Florence-2-large:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务

    Florence-2-large是由微软开发的先进视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示来执行如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿注释的5.4亿图像的FLD-5B数据集,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

  • Multi:多人协作,提升软件开发效率

    Multi是一款专为软件开发团队设计的协作工具,它通过多人协作、共享控制、即时通讯和自动记录等功能,帮助团队成员更高效地沟通和工作。产品基于Zoom的高质量音视频基础设施,提供低延迟的共享控制体验,并通过AI技术自动生成会议摘要和行动项,进一步加速团队的软件开发流程。

今日大家都在搜的词: