3D-графика *

Когда я пишу эту статью, то чувствую себя довольно глупо. На самом деле, это история с моралью «Прежде, чем действовать, изучи вопрос и понимай, в чём заключается твоя цель, потому что иначе потеряешь много времени».

Я продолжаю работать над проектом PSRayTracing. Как ни стараюсь я положить его на полку, время от времени слышу о чём-то «новом» и задаюсь вопросом: «а можно ли засунуть это в мой трассировщик лучей, чтобы выжать из него ещё немного скорости?». На этот раз такой темой стали аппроксимации Паде. Моя цель заключалась в обеспечении более быстрых (и точных) тригонометрических аппроксимаций.

Увы, это не помогло... однако я обнаружил нечто иное, позволившее существенно ускорить мой трассировщик!

Я был одержим процедурными картами с ещё детства, когда кидал кубики на таблицы случайных подземелий из AD&D Dungeon Master's Guide. В этом есть что-то волшебное — ты не проектируешь подземелье, а исследуешь его, помещение за помещением, а кубики решают, попадёшь ли ты в сокровищницу или в тупик с кучей крыс.

Спустя годы я решил создать собственный генератор карт. Он создаёт маленькие средневековые островные миры с дорогами, реками, побережьями, горами, лесами и деревьями. И всё это полностью процедурным образом. Генератор написан на Three.js WebGPU с TSL-шейдерами, примерно 4100 шестиугольников в 19 сетках генерируются за ~20 секунд.

Недавно автор решил попробовать что-то помоделить в Blender. На данный момент он ещё только начинает осваиваться в 3D, но имеет небольшой опыт в разработке ПО, преимущественно с использованием Git, потому хотел бы и тут избежать версионирования проектов в духе "projectN_final5_20260305_fix3.blend", который подразумевается при "инкрементальном" сохранении.

На первый взгляд ничего сложного тут быть не должно: в Blender работа ведётся с набором точек-координат-чисел и их связей, настроек модификаторов, ссылок на текстуры и референсы и т.п.; потому всё это должно иметь некоторую стандартизированную структуру, возможно упакованную в ZIP-архив. Файл проекта .blend же является таким ZIP-архивом, ведь так? Распакуем его и просто занесём в Git? Неправильно!

В данном случае придётся прибегнуть к помощи фреймворка OpenUSD. Но для начала хотелось бы рассказать о том, какие проблемы он был изначально призван решить и какими ограничениями обладает.

В этой статье разберём, как Unreal Engine строит Hierarchical Z Buffer (HZB).

Покажем, как вычисляются размеры mip-уровней, зачем нужно специальное округление float, как используются функции Gather, батчинг нескольких mip-уровней за один Dispatch, groupshared память, wave-операции и Morton Z Curve.

Пошаговый разбор шейдера с примерами поможет понять, какие оптимизации реально применяет движок, и как эти идеи можно использовать в собственных графических проектах.

Когда вы прокладываете маршрут в горах в 2ГИС или рассматриваете вид на дом в 3D, вы вряд ли задумываетесь, что под капотом карты происходит серьёзная вычислительная работа. За каждой формой рельефа — тысячи треугольников, интерполяции и алгоритмы, которые превращают цифровую модель местности в реалистичную поверхность.

Впервые рельеф мы добавили в веб‑версию 2ГИС в 2022 году. С тех пор мы не останавливались на достигнутом: доработали алгоритмы, улучшили качество исходных данных, научили дороги и здания влиять на поверхность. А недавно мы выкатили рельеф и в мобильное приложение.

В этой статье расскажем, как мы пересмотрели подход к данным, зачем нам понадобился нерегулярный меш, что общего у RTIN с Делоне и почему даже рельеф иногда приходится «чинить».

Учась в школе, я обнаружил очень простую математическую формулу, о которой не перестаю думать и сегодня. Смысл её в следующем: представьте, что у вас есть 3D-точка в воображаемом 3D-пространстве за экраном. Для проецирования этой 3D-точки на экран нужно взять её координату X, поделённую на Z, и аналогично её Y / Z. И в результате вы получите проекцию точки на экран: и . А если у вас есть множество точек в этом 3D-пространстве за экраном, и вы начнёте их анимировать и вращать их, а потом воспользуетесь этой формулой для рендеринга всех точек на экране, то это будет выглядеть, как 3D-сцена или 3D-объект. Давайте попробуем эту формулу в деле.

Я написал игру для Game Boy Color, которая рендерит изображения в реальном времени. Игрок управляет источником света и вращает объект.

Поиграть в неё можно здесь: https://blog.otterstack.com/posts/202512-gbshader/data/teapot.html

Посмотреть код и скачать ROM можно здесь: https://github.com/nukep/gbshader

Почему-то в последние пару лет я упорно не замечал, что Autodesk ушел из России (шутка), но постоянно обновлял свой любимый Fusion 360 через боль и страдания. Параллельно со мной страдали некоторые мои товарищи, практически все мои обучающиеся, да и много кто ещё. Дополнительной проблемой стал перевод пары учебных аудитории на Ubuntu, а Fusion 360 существует исключительно для Windows, и костыли через wine работают криво. Даже младшие классы пострадали, т.к. разрабатывали у нас модели в Tinkercad. Единственная бюджетная (бесплатная) альтернатива, это FreeCAD, но интерфейс у него не самый дружелюбный, особенно для школьников.

Идея появилась совершенно случайно, за разговором с коллегами. А почему бы на коленке не набросать простенький 3D-редактор для моделирования под 3D-печать. С простым интерфейсом и работой прямо в браузере. Естественно, это будет не полноценный САПР, но для обучения и простенького проектирования функционала должно хватать.

Целился я в нечто среднее между Tinkercad и Fusion360. Одной из задач было обойтись без сервера, т.е. работа на стороне клиента. В качестве основы я выбрал популярную библиотеку 3D графики Three.js.

Накидал пробный интерфейс и тут началось...

За последние два года инструменты обновились быстрее, чем успели адаптироваться многие рабочие процессы: в DCC‑пакеты встроились генеративные функции, игровые движки получили новые рендер‑технологии, а студии начали переходить на гибридные пайплайны, где классические методы сочетаются с автоматизацией на основе ИИ. Художникам, техническим артистам и инди‑разработчикам приходится выбирать не просто программу, а целую связку инструментов, которая выдержит требования продакшена.

В этой статье рассмотрим обновления ключевых DCC‑пакетов, сравним рендер‑системы, а также разберем инструменты для моделинга, скульптинга, текстуринга и симуляций.

С начала 1980-х годов в среде энтузиастов кубика Рубика обсуждались алгоритмы сборки, поиск оптимальных решений и «числа Бога», симметрии и паттерны. Но до конца 1990-х годов на повестке дня практически не обсуждалась тема мозаик из кубиков Рубика. В 1997 году доктор теоретической физики Хана Байзек из Иллинойса опубликовала книгу Mathematics of the Rubik’s Cube Design, где рассматривала кубики Рубика в качестве модулей для трехмерного художественно-математического проектирования. В книге была изложена концепция управления цветами, симметрией и ориентацией кубов при построении 3D-мозаик и скульптур, отличавшихся от обычных плоских мозаик, с которыми в то время уже начали экспериментировать некоторые любители кубика.

В этой статье я расскажу о наследии Байзек и современных экспериментах с 3D-мозаиками и скульптурами из кубиков Рубика.

Хотели как лучше — а получилось как всегда: “мусорка для Илона Маска” и границы промышленного дизайна.

/

Если бы я хотел хайпануть, то сказал бы, что моушен-графика больше не требует отдельной профессии, лицензии на Adobe и многих лет обучения. Но я так говорить не буду. Скажу лишь, что если вы разработчик и умеете формулировать задачу, то сегодня вы можете собирать анимированные промо-ролики, описывая их кодом в вашей любимой IDE.

В этой статье я покажу:
– Зачем вообще разработчику лезть в моушен,
– Что такое Remotion и почему он «выстрелил» именно сейчас,
– Причём тут Skills,
– И какой результат реально можно получить за 30 минут времени и несколько тысяч токенов.

Введение

Для большого числа людей математика – это сложная наука. Многие из них имеют представление, что математика сводится к арифметике, планиметрии, стереометрии и алгебры. Возможно, кто-то вспомнит что есть и математический анализ.

Такие разделы как аналитическая и дифференциальная геометрия, теория чисел, математическая логика, линейная алгебра и т.д., известны малому кругу людей.

Статистика выбора технических направлений

Согласно статистическим данным выбора детьми кружков для дополнительного занятия, мы видим, что стабильно из года в года всего 5 - 9 % процентов детей от общего числа, «выбирают» так называемые «научно-технические» кружки. К ним относят математические и физические кружки, робототехнику, программирование, радиотехнику, биологические и медицинские кружки. Но даже выбрав направление нет гарантий, что ребёнок закончит предназначенный для него курс. Почти 60% детей, которые пришли на кружки покидают их, не справившись со сложностью подаваемого материала.

         Согласно социологическим опросам (2023 - 2025 годов) видно, что преобладают люди от 35 лет и старше, которые переучиваются или хотят пойти учиться по техническим направлениям, чтобы сменить профессию. Получается, что только с возрастом человек осознаёт значимость «научно-технических» направлений. Но обучать взрослого человека не тоже самое, что обучать ребёнка 9-12 лет.

Причины низкой популярности

         У каждого поколения должен быть свой подход в обучении. Почему же так непопулярно «научно-техническое» направление среди детей?

Привет, Хабр! Меня зовут Даша Косова, я продакт менеджер Рег.облака. 

Когда-то 3D было для меня большим увлечением, которому я уделяла много времени. Я хорошо помню, как выглядел рендер на локальном компьютере: запускаешь сцену, смотришь как идут первые сэмплы. Сначала изображение зернистое, и только со временем начинает проявляться. Обычно на этом этапе ясно, что рендер займет часы, и компьютер лучше не трогать — можно пойти заниматься своими делами и просто проверять Blender время от времени.

Тогда я рендерила исключительно на своем железе. Не потому что это был осознанный выбор — просто альтернативы казались сложными и непрактичными. Рендер-фермы и облачные GPU существовали где-то на фоне, но в моем окружении ими почти не пользовались.

Генерация, понимание и редактирование реалистичных изображений – всё ещё сложнейшая задача для ИИ. Потому качественные данные сегодня на вес золота, а компании готовы тратить миллионы на труд разметчиков и API мастодонтов вроде Gemini Pro Image. Такой подход не только предельно дорог и ресурсозатратен – но и полон ошибок, которых не лишены даже “генеративные ИИ-гиганты”. 

Я хочу рассказать вам о другом, менее популярном сегодня методе сбора визуальных данных – автоматической сборке 3D-сцен и рендере их изображений. Конечно, и этот подход не лишен своих недостатков – но он быстр, дёшев и не так затратен, при этом он покрывает очень тяжёлые для современных моделей ниши. Такой метод позволяет детерминировано понимать и контролировать содержимое генерируемых данных с точностью до миллиметра. В этой статье мы с нуля построим полностью автоматический пайплайн формирования и генерации изображений и метаданных к ним в Blender – для задач генерации, понимания и редактирования изображений. А запускаться и работать он может на чём угодно – от GPU-серверов, до обычного домашнего ПК.

В этой статье я расскажу о настройке домашней рендер-фермы для 3D-редактора Blender. В основе нашей фермы будет Flamenco — открытый кроссплатформенный фреймворк для мониторинга и управления рендер-задачами.

Фреймворк состоит из трёх компонентов:

Привет, Хаброжители! Мы приготовили для вас новый перевод про генерацию 3D-мешей из текста.

Недавно мне захотелось научиться преобразовывать текст в 3D-меши для последующего рендеринга, так, чтобы такими объектами можно было манипулировать в рамках моего проекта Geotoy и на языке Geoscript. Я занялся исследованием инструментов и библиотек, которые могли бы решать разные аспекты этой задачи, и потом собрал конвейер, реализующий всё вместе. Получились красивые 2-многообразные 3D-меши, поддерживающие произвольные шрифты, текстовые стили и многое другое.

В этом посте мы подробно разберём всю получившуюся конструкцию. Надеюсь, материал пригодится всем, кому интересно реализовать что-то подобное и самостоятельно пустить такой проект в работу.

Анализ медицинских изображений — область, где использован процесс извлечения значимой информации из рентгеновских снимков, компьютерных томограмм, магнитно-резонансных томограмм и ультразвуковых исследований. Цель — помочь врачам в ранней диагностике заболеваний, более эффективном планировании лечения и точном наблюдении за состоянием пациента. Анализ включает использование вычислительных методов, в первую очередь искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, для автоматизации задач, которые обычно выполняются человеческими экспертами (радиологами, патологоанатомами). Об этом сегодня мы и поговорим.

Недавно в Марий Эл состоялась премьера балета «Снегурочка», где визуальные декорации были созданы с помощью ИИ: художник подготовил эскизы, а нейросети оживили их в динамичные проекции. Это показывает, как ИИ выходит за пределы цифрового контента и применяется для физических опытов — от сценических элементов до осязаемых объектов. Вдохновившись таким подходом, я решил протестировать полный цикл создания 3D-игрушки: от текстовой идеи до пластиковой фигурки жирафа. Но с акцентом на практичность — минимизируя ручной труд за счет ИИ, учитывая распространенные ошибки и глобальные тенденции.

В 2025–2026 годах мировые тренды в 3D-моделировании подчеркивают интеграцию AI для автоматизации дизайна и производства: от генеративных инструментов вроде Meshy AI и Tripo 3D, которые создают модели из изображений, до AI-оптимизации в CAD для снижения ошибок и ускорения итераций. Это делает процесс доступным не только для хобби, но и для прототипирования в разработке продуктов или образовании.

Продолжаю рассказывать, как я создавал макрос-клавиатуру с нуля. В этой части: почему Loupedeck и 3Dconnexion не подошли, как Speed Editor стал моим идеалом, и что из этого вышло. Спойлер: Arduino превращается в тыкву😅