Algoritma subdivisi apa yang telah terjadi kemajuan sejak Catmull-Clark?

Pada tahun 1978 Edwin Catmull dan Jim Clark mendefinisikan proses subdivisi rekursif yang menyandang nama mereka, dan meskipun prinsip-prinsip itu masih berlaku sampai sekarang, kemajuan apa yang telah terjadi sejauh optimasi dan akurasi?

subdivision

— sangatRandomMe
sumber

Pada SIGGRAPH 2014, dalam kemajuan rendering real-time, ada pembicaraan tentang pembagian yang digunakan dalam panggilan tugas. Saya tidak ingat secara spesifik, tetapi mungkin ada beberapa info bagus untuk Anda!

— Alan Wolfe

Ini terdengar seperti pertanyaan yang paling baik dijawab oleh sebuah makalah survei tentang permukaan subdivisi, dan memang, mencari Google untuk "survei permukaan subdivison" menampilkan sejumlah publikasi yang relevan. Misalnya, "Algoritma untuk evaluasi langsung [Sta98, ZK02], pengeditan [BKZ01, BMBZ02, BMZB02, BLZ00], texturing [PB00], dan konversi ke representasi populer lainnya [Pet00] telah dirancang dan dukungan perangkat keras untuk rendering permukaan subdivisi. telah diusulkan [BAD + 01, BKS00, PS96] "- Boier-Martin et al., 2005 .

— Rahul

"Kami juga memeriksa alasan rendahnya adopsi skema baru dengan keunggulan teoretis, [dan] menjelaskan mengapa permukaan Catmull-Clark telah menjadi standar de facto dalam pemodelan geometris" - Cashman, 2011 .

— Rahul

Permintaan maaf kepada @NoviceInDisguise juga tidak punya waktu, tetapi WRT ke Catmull-Clark, mungkin salah satu alasannya masih banyak digunakan adalah ekstensi DeRose et al untuk memasukkannya, misalnya faktor ketajaman dalam tessellation untuk memungkinkan kusut dll . cs.rutgers.edu/~decarlo/readings/derose98.pdf IIRC ekstensi itu awalnya tidak bebas untuk digunakan (tetapi beberapa alat komersial dilisensikan dari Pixar) namun, kecuali saya salah, sekarang tampaknya bebas misalnya graphics.pixar.com/opensubdiv/docs/…

— Simon F

Saya telah mengangkat ini pada meta untuk melihat apa yang dipikirkan orang.

— trichoplax

Lebih banyak komentar yang diperluas daripada jawaban:

Apa yang Anda maksud dengan "optimasi dan akurasi"? Apakah yang Anda maksud efisiensi komputasi untuk beberapa aplikasi tertentu, seperti ray tracing, simulasi fisik, pemodelan CAD, ....?

Perhatikan bahwa ide "akurasi" untuk skema pembagian tidak diajukan dengan baik. Skema yang berbeda akan memiliki permukaan batas yang berbeda, tetapi tidak ada cara kanonik untuk menyatakan satu permukaan batas sebagai "lebih akurat" daripada yang lain. Seseorang dapat menimbulkan beberapa kendala pada jenis permukaan batas yang diinginkannya, tetapi kendala-kendala ini sekali lagi sangat bergantung pada aplikasi: satu orang mungkin meminta mana-mana, yang berikutnya akan mengeluh karena hal ini menghalangi menjaga kusut yang tajam. $G^n$

Catmull-Clark (dan Loop, untuk jerat segitiga) tetap populer karena kesederhanaannya, yang dalam banyak kasus melebihi kelemahannya (tidak ada penanganan fitur yang tajam; hilangnya keteraturan pada simpul luar biasa). Skema alternatif yang tak terhitung jumlahnya (yang mungkin atau mungkin bukan perbaikan dari Catmull-Clark, tergantung pada aplikasi spesifik) telah diusulkan - jika Anda memiliki aplikasi spesifik dalam pikiran, dengan persyaratan spesifik, kami mungkin dapat lebih membantu Anda menavigasi pilihan.

— Etienne
sumber

Apa itu ? Bukankah maksud Anda yaitu sering dibedakan secara terus-menerus? Sebenarnya saya akan tertarik jika ada algoritma subdivisi yang memberikan kelancaran yang lebih tinggi daripada Catmul-Clark. Catmul-Clark memberi Anda pada simpul luar biasa dan tempat lain. Orang-orang yang membuat model 3d untuk hidup sebenarnya cukup khawatir tentang meminimalkan jumlah simpul luar biasa di jerat mereka.

G^{n}

$G^n$

C^{n}

$C^n$

n

$n$

C^{1}

$C^1$

C^{2}

$C^2$

— tom