SIGGRAPH 2024 | 實體模擬領域再攀高峰！網易伏羲最新技術成果成功入選

近日，國際電腦圖形與互動技術頂會（The ACM Special Interest Group on Computer Graphics，簡稱SIGGRAPH）公佈論文接收結果：網易伏羲最新研究成果《Preconjued Nonlinear Conjugate Gradient Method for Real-time Interior Hyperelasticity》成功入選。 8月，團隊成員將赴美國科羅拉多州丹佛市，在SIGGRAPH 2024大會上親述報告，與全世界電腦繪圖愛好者展開交流。 fenye
物理擠壓模擬包含53k個點，168K個四面體平均速度28.9FPS
布料旋轉模擬包含45k個點，133K個四面體，平均速度7.4FPSfenye1.物理掉落實驗1

• 包含8k 個點，27k 個四面體
• 平均速度46.6 FPS

2. 物理掉落實驗2

   • 包含50k 個點，164k 個四面體
   • 平均速度32.2 FPSfenye麵條掉落模擬繩子旋轉模擬
     包含39k個點，101K個四面體包含53k個點，202K個四面體
     平均速度27.6FPS 平均速度10.2FPS
     綜上所述，網易伏羲所提出的雅可比預處理非線性共軛梯度方法不僅顯著提升了實時實體模擬的效能，也為遊戲和虛擬實境應用中的實體效果設定了新的標桿，開啟了高保真物理模擬領域的全新篇章。這項突破性成果，不僅是物理模擬領域研究創新的一大貢獻，更是網易伏羲在科技創新道路上堅持不懈追求卓越的生動寫照。
     自成立以來，網易伏羲始終站在技術前沿，致力於推動人工智慧科技成果應用落地，目前已累計發表200餘篇人工智慧頂會論文，相關研究成果已在多個實體領域中應用落地。
     展望未來，隨著運算能力的不斷提升和演算法的進一步優化，物理模擬將變得更加真實與高效，在更廣泛領域中得到應用。網易伏羲也將繼續致力於技術研發的深度與廣度，把目光投向跨學科的融合與創新，將人工智慧的前沿理論與物理模擬技術相結合，探索AI驅動下的物理模擬新範式，透過持續的深入研究和實踐探索，推動人工智慧開拓更多可能性和應用領域。

以上是SIGGRAPH 2024 | 實體模擬領域再攀高峰！網易伏羲最新技術成果成功入選的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！