面向大模型分布式训练与推理的深度学习优化库,提升效率并降低使用门槛。
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C/C++ 网格优化库,用于提升 GPU 渲染效率并减小网格数据体积。
meshoptimizer 是一个用于处理三角网格的 C/C++ 算法库。它重新排列顶点和索引缓冲区,以提高 GPU 顶点缓存和内存读取效率,减少过度绘制,并将顶点属性量化为更小的格式。
库中还提供网格简化功能,可生成细节较低的网格版本,并支持为 mesh shader、簇状光线追踪和 cluster culling 生成 meshlet 与 cluster 数据。顶点和索引编解码器可无损压缩网格数据,解码速度快,压缩后的结果仍可用 zstd、LZ4 等通用压缩器进一步处理。
核心以头文件加 C++ 源文件的形式发布,可通过 CMake 构建或直接加入项目。它还提供用于优化 glTF 文件的命令行工具 gltfpack,并有 Rust 和 JavaScript 绑定。
克隆 v1.3 版本的仓库
git clone -b v1.3 https://github.com/zeux/meshoptimizer.git使用 CMake 构建库,或将所需源文件添加到你项目的构建系统中
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
面向大模型分布式训练与推理的深度学习优化库,提升效率并降低使用门槛。
面向 Android、iOS、桌面端和 WebGL2 的实时物理渲染引擎,在 Android 上力求小巧高效。
将单张参考图重建为可动画的程序化 Three.js 代码模型,而不是网格文件。
一个统一的文本驱动动画模型,可为任意骨骼绑定的 3D 资产生成动作,涵盖人形、四足、鸟类、鱼类等骨架。
一套面向 AI 编程代理的 3D 可视化技能,帮助把创意转化为 Three.js 或 Blender 场景。
终端命令行工具,用于压缩、解压和列出多种格式的归档文件,并根据扩展名自动识别格式。