with real-time frame rates for all

with real-time frame rates for all our test models. In contrast to their approach we are however able to edit a mesh
at different resolutions and the modifications are transferred
directly to all LODs. Previous multi resolution modeling approaches like the method of Zorin et al. [ZSS97] are only
suitable for models with subdivision connectivity. In Laplacian mesh editing [SCOL∗04] a smoothed surface is used for
editing and the topology is transferred back to the surface
afterwards. The drawback of that approach is that modifications can only be performed for small ROIs with at most
100K vertices at interative frame rates. Our algorithm is
on the other hand able to handle models containing up to
serveral million triangles and edit them at real-time frame
rates, independent of the ROI size. Figure 1 and 6 show some
of the generated progressive meshes during editing.
7. Conclusion and Limitations
We have proposed a parallel progressive mesh generation
and editing algorithm. Its input is an indexed face set from
which it first generates a progressive mesh data structure.
The progressive mesh can then be edited at any resolution.
The modifications are automatically propagated to finer resolution using an encoding of the split operations based on

Kết quả (Việt) 1:

với tỷ lệ khung hình thời gian thực cho tất cả các mẫu thử nghiệm của chúng tôi. Ngược lại với phương pháp tiếp cận của chúng tôi là Tuy nhiên có thể chỉnh sửa một lướiđộ phân giải khác nhau và các sửa đổi được chuyển giaotrực tiếp đến tất cả LODs. Trước đây đa phân giải mô hình phương pháp tiếp cận như phương pháp của Zorin et al. [ZSS97] là chỉthích hợp cho các mô hình với các phân ngành kết nối. Ở Laplace lưới editing [SCOL∗04] một bề mặt smoothed được sử dụng chochỉnh sửa và topo được chuyển trở lại trên bề mặtsau đó. Nhược điểm của cách tiếp cận là rằng sửa đổi có thể được biểu diễn duy nhất ROIs nhỏ với nhiều nhất100K đỉnh interative khung giá. Thuật toán của chúng tôi làmặt khác có thể xử lý có chứa lên đến các mô hìnhhình tam giác serveral triệu và chỉnh sửa chúng tại khung thời gian thựctỷ giá, độc lập của các kích thước ROI. Hình 1 và 6 cho thấy một sốcủa tiến bộ mắt lưới được tạo ra trong thời gian chỉnh sửa.7. kết luận và hạn chếChúng tôi đã đề xuất một tiến bộ song song lưới thế hệvà chỉnh sửa các thuật toán. Đầu vào của nó là một mặt được lập chỉ mục từnó lần đầu tiên tạo ra một tiến bộ lưới cấu trúc dữ liệu.Lưới tiến bộ sau đó có thể được sửa ở bất kỳ độ phân giải.Các sửa đổi được tự động truyền đến độ phân giải tốt hơn bằng cách sử dụng một mã hóa các hoạt động phân chia dựa trên

Kết quả (Việt) 2:

với tốc độ khung hình thời gian thực cho tất cả các mô hình thử nghiệm của chúng tôi. Tuy nhiên trái ngược với cách tiếp cận của họ chúng ta có thể chỉnh sửa một lưới
ở độ phân giải khác nhau và việc thay đổi sẽ được chuyển
trực tiếp đến tất cả các LODs. Trước mô hình độ phân giải nhiều phương pháp tiếp cận như phương pháp Zorin et al. [ZSS97] là chỉ
thích hợp cho các mô hình với kết nối phân khu. Trong chỉnh sửa lưới Laplacian [SCOL * 04] một bề mặt mịn màng được sử dụng để
chỉnh sửa và các cấu trúc liên kết được chuyển trở lại mặt đất
sau đó. Hạn chế của phương pháp đó là thay đổi chỉ có thể được thực hiện cho ROIs nhỏ với ít nhất
100K đỉnh ở tốc độ khung hình interative. Thuật toán của chúng tôi là
mặt khác có thể xử lý mô hình có chứa đến
serveral triệu tam giác và chỉnh sửa chúng tại thời gian thực khung
giá, độc lập với kích thước ROI. Hình 1 và 6 cho thấy một số
trong những mắt lưới tiến tạo ra khi chỉnh sửa.
7. Kết luận và hạn chế
Chúng tôi đã đề xuất một tiến bộ thế hệ lưới song song
và chỉnh sửa thuật toán. Đầu vào của nó là một gương mặt được đánh chỉ mục thiết lập từ
mà nó lần đầu tiên tạo ra một cấu trúc lưới dữ liệu tiên tiến.
Các lưới tiến bộ sau đó có thể được chỉnh sửa ở mọi độ phân giải.
Các thay đổi được tự động cho độ phân giải tốt hơn bằng cách sử dụng mã hóa các hoạt động phân chia dựa trên