Desarrollan un complemento de código abierto para determinar el nivel de detalle en modelos 3D

LoDCalculator es un nuevo complemento de código abierto para Blender creado para clasificar modelos 3D de forma clara y universal según su nivel de detalle (LoD). Este nuevo programa informático ha sido desarrollado por XRAI Lab, equipo de la Universidad de Burgos especializado en tecnologías inmersivas. Esta herramienta se ha ideado para abordar las limitaciones de los sistemas de clasificación existentes, incorporando un uso amigable y accesible, y ya está disponible para su uso en la web del grupo de investigadores.

Su principal objetivo es mejorar la clasificación de modelos 3D según su nivel de detalle, ayudando en la optimización de recursos gráficos, reducir costos y mejorar la representación de modelos en entornos con restricciones técnicas. A diferencia de otras herramientas, LoDCalculator proporciona una clasificación clara y accesible, gracias a la integración de umbrales matemáticamente definidos. Su diseño permite un análisis universal, sin importar la escala o las especificaciones del equipo utilizado.

El software se evaluó con 12 modelos 3D, comparando sus clasificaciones con las evaluaciones subjetivas de estudiantes y modeladores 3D profesionales. Los resultados obtenidos fueron muy positivos, mostrando diferencias mínimas entre el análisis del software y el criterio humano, lo que confirma su precisión y fiabilidad.

Entre sus principales ventajas destacan su compatibilidad con cualquier modelo 3D, su fácil acceso gracias a su integración en Blender y su precisión en la clasificación, basada en criterios matemáticos bien definidos. Sin embargo, una posible limitación es que no siempre es adecuado para modelos 3D no realistas, debido a los parámetros que utiliza. Aun así, estos umbrales pueden ajustarse fácilmente paraadaptarse a diferentes necesidades.

En conclusión, esta nueva herramienta es valiosa para entornos especialmente multidisciplinarios. Su facilidad de uso, precisión y accesibilidad lo convierten en una buena alternativa eficaz antes los sistemas tradicionales de clasificación de nivel de detalle.

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