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近日，世界級計算機圖形學專家王華民博士加盟凌迪科技Style3D的消息，不僅讓Style3D的技術實力和人才吸引力受到行業高度關注，也掀起了行業對圖形學技術的討論熱潮。如今世界水平上，服裝仿真技術到底到達了怎么樣的高度？這次，小編特意開啟技術解析第三期專稿，解讀王博士在2021SIGGRAPH發表的最新關于布料仿真論文，帶你快速了解當下服裝仿真技術成果。

SIGGRAPH是世界公認的規模最大，影響最廣的圖形學會議。素有計算機圖形圖像研究領域“奧斯卡”之稱。每年，相關領域的知名廠商如Nvidia、AMD、Autodesk、Adobe等都會在SIGGRAPH會議上發表其最新的軟硬件和研究成果。SIGGRAPH會議上所展示的最新技術與作品在很大程度上代表了計算機圖形學的發展水平以及未來的發展趨勢，從客觀上促進了計算機圖形學的發展。

接下來，小編帶你一起，走進最前沿的布料仿真成果剖析現場。

首先，我們先來看下Style3D目前的布料仿真程度，幫助大家快速代入了解其背后的技術原理。

在Style3D中渲染的數字服裝

Style3D之所以能實現如此擬真的服裝效果，最核心的便是高效的布料仿真引擎。Style3D的模擬引擎結合了近年學術界最新的布料仿真算法研究成果，在普通的消費級PC上可以支持50萬以上三角形的服裝實時仿真。自然且高精度的仿真效果，能夠代替實物樣衣，全面提升服裝研發效率。那么，王博士最新的論文中，又將這一模擬引擎的效率及真實度拔高到什么程度呢？

小編截取視頻中一幀給大家看看細節變化。

利用王博士論文中的技術，普通PC可以支持驚人的1000萬以上三角形的高精度服裝模擬。在對比中可以清楚地看到，更高分辨率的模擬帶來更精細的服裝面料細節，可以更好地體現布料的真實感和服裝工藝細節。

那么，這個服裝細節的真實感提升是如何通過技術來實現的呢？我們先了解下布料仿真的技術原理：布料仿真的過程就是按照牛頓第二定律求解布料運動方程的過程，就是f=ma，作用力等于質量乘以加速度定律。在一個模擬場景中，布料時刻受到包括重力、碰撞力、風力及面料本身的張力在內的復雜作用力的影響。這些作用力在模擬過程中會不斷變換。布料模擬引擎的工作就是實時解算這些力，然后通過牛頓運動定律計算出布料在下一幀合理的位置和運動速度。

在質點彈簧(mass-spring)系統的模擬過程中，布料被離散成數萬個質量點，這些質量點被幾十萬根小彈簧連接。布料仿真引擎需要實時遍歷這數十萬根彈簧，計算它們的拉力，并分配到兩端的質量點上。遍歷速度的快慢直接影響布料模擬引擎效率。目前的技術，基于三角形的模擬方法在模擬過程中，彈簧所連接的頂點順序是混亂的。因此模擬引擎需要追蹤每根彈簧所連接的頂點序號。并且由于每根彈簧長短不一，彈簧的原長以及勁度系數都需要額外單獨存儲，這些額外的數據需要被頻繁訪問，這給模擬引擎非常大的壓力，影響了模擬的效率。

當下的三角形模擬技術模型

王博士在論文中開創性地提出利用Grid mesh來進行布料仿真。Grid mesh是一種非常規則，非常均勻的網格。利用Grid mesh進行模擬有以下四個優點：

1. Grid mesh周圍的彈簧非常一致，原長和勁度系數都可以使用全局統一的值，完全避免了訪問壓力。

王博士的模擬技術模型

2. Grid mesh頂點順序十分規律，我們可以通過取照片像素一般去取頂點數據，這樣就避免了彈簧對于兩個端點頂點的隨機訪問。

3. Grid mesh 這種類似方形的結構特別適合利用現代GPU硬件中的shared memory來實現，相對于傳統方法效率成倍提升。

4. 由于不需要分別存儲每根彈簧的信息，大大節省了需要占用的內存和顯存空間，低配系統也能模擬更高分辨率的服裝。

使用Grid mesh技術的前后對比

這篇論文中提出的Block-Based Descent Method是一種新穎的布料求解器。該求解器可以充分利用Grid mesh的特性以及現代GPU的架構特征，解決了高分辨率網格收斂不夠充分的問題，為高分辨率數字服裝的應用做好了準備。用Grid mesh實現的壓力、抽褶、斯馬克效果遠好于傳統布料模擬引擎，而這些效果恰恰是普通布料模擬引擎中的難點。

用Grid mesh技術實現的抽褶效果

這些看似微小的變化，實則是技術難關上極大的一次突破。千萬級模擬級別下的數字服裝，將大大提升數字服裝的表現力，拓展數字樣衣在服裝行業的適用品類，同時更加高效的布料仿真算法也給數字服裝帶來更多的應用可能，比如更真實的虛擬試衣、游戲皮膚、甚至真人試穿，未來的服裝將更加的虛實難辨。一個新技術的誕生，其價值歸屬和實現必然要通過落地應用。作為一家技術驅動的時尚科技型公司，一直對技術有著極致的追求。在王博士的加盟下，Style3D將以更快速度將更高水平的技術研究成果結合企業業務應用場景，為時尚企業帶來更高質量的數字化解決方案，加速邁向“所見即所得”的未來時尚！