stitchMeshing 的项目扩展与二次开发
2025-06-22 13:26:30作者:平淮齐Percy
项目的基础介绍
stitchMeshing 是一个开源项目,基于 2018 年 SIGGRAPH 论文《Stitch Meshing》的部分源代码。该项目提供了一种完全自动化的流程,可以将任意的 3D 形状转换为针织模型。它通过全局参数化重网格化流程,产生各向同性的四边形主导网格,并与 2-RoSy 场对齐。该项目为针织模型生成和仿真提供了一个有效的解决方案。
项目的核心功能
项目的核心功能是转换 3D 形状为针织模型,主要包含以下步骤:
- 使用全局参数化重网格化流程来生成网格。
- 通过一系列自定义的拓扑操作和两步骤的全局优化,确定网格上的针织方向。
- 将生成的网格转换为有效的针织网格。
- 根据针织网格生成纱线曲线,并通过纱线级别的松弛过程计算最终的纱线几何形状。
项目使用了哪些框架或库?
该项目使用了以下框架或库:
- NanoGUI:用于创建图形用户界面。
- PCG32:用于生成伪随机数。
- Intel(R) Threading Building Blocks:用于支持多线程计算。
- Gurobi:用于优化问题的求解。
- Half Edge Library:用于处理网格数据结构。
- RPly library:用于处理PLY文件格式。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录如下:
stitchMeshing/
├── CMakeLists.txt # CMake 构建脚本
├── COPYING.LESSER # LGPL-3.0 许可文件
├── README.md # 项目说明文件
├── external/ # 外部库目录
│ ├── nanogui/ # NanoGUI 库
│ ├── pcg32/ # PCG32 库
│ ├── tbb/ # Intel Threading Building Blocks 库
│ └── ... # 其他外部库
├── models/ # 模型文件目录
├── resources/ # 资源文件目录
├── screenshots/ # 截图目录
├── src/ # 源代码目录
│ ├── ... # 源代码文件
└── ... # 其他目录或文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 优化算法性能:可以通过优化算法来提高项目的计算效率,比如优化网格生成和优化步骤,减少计算时间。
- 扩展用户界面:项目的用户界面可以进一步优化,增加用户友好性和交互性,比如提供更直观的参数调整和结果预览。
- 增加新功能:可以根据用户需求,增加新的功能,如支持更多种类的 3D 模型输入,或者增加不同类型的纱线模拟。
- 集成其他开源库:可以考虑集成其他开源库,如更先进的网格处理库,以提升项目的功能和性能。
- 多平台支持:目前项目主要是为 Windows 系统设计的,可以扩展到其他操作系统,如 Linux 和 macOS。
- 文档和教程:编写更详细的文档和教程,帮助用户更好地理解和使用项目,同时也便于新开发者参与二次开发。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212