3D-графика *

Вот подробная пошаговая инструкция.

Маппинг данных

1. Перейти на вкладку «Управление», выбрать «Определить наборы характеристик»

Здесь можно управлять ранее созданными наборами, либо создать новый.

Привет! Я Артур Валиев. Мы с командой EvertyDesk размышляем над экспериментальным режимом для игрового стриминга и хотим обсудить не очередной ползунок качества, не новый пресет битрейта и не надпись Ultra Low Latency на главном экране.

Нас интересует более странный вопрос:

P.S.Euclid — это браузерное математическое приложение, в котором графики, динамическая геометрия и 3D-построения объединены в одной среде. В статье я расскажу о возможностях проекта: от обычных функций и геометрических конструкций до пространственных поверхностей, сечений и численного поиска пересечений.

Привет, «Хабр»!

Проснулись, проверили новости, а там за ночь очередная нейросеть научилась снимать кино, пока вы чистили зубы. Индустрия генеративного видео в 2026 году несётся со скоростью ховерцикла. Ещё вчера мы спорили, можно ли смотреть на людей с шестью пальцами, а сегодня парим над хрустальными башнями с кинематографичным боке и орбитальной съёмкой.

Список претендентов на звание «убийцы кинематографа» растёт как на дрожжах: Google выкатывает Veo 3.1, ByteDance отвечает Seedance 2, а тяжёлые игроки вроде Kling и Runway продолжают полировать свои движки. Глаза разбегаются, а время для тестов тает…

Именно поэтому в статье – 12 лучших нейросетей сталкиваются в одном честном баттле. Мы взяли детализированный промпт про закатный полёт сквозь магический мегаполис и посмотрели, кто выдаст картинку, достойную большого экрана.

Готовьте попкорн, сейчас начнётся зрелищный тест-драйв!

Привет, «Хабр»! Представляю вашему вниманию практическое руководство по созданию умной 3D-модели комнаты из обычного видео на телефоне.

Что делать, если нужно спроектировать мебель для комнаты, но жутко не хочется возиться с рулеткой и делать замеры вручную? Можно взять смартфон, наспех отснять пространство и позволить алгоритмам сделать всю рутину за вас. В статье подробно описывается, как вдохнуть семантический смысл в облако точек, масштабировать его под реальные метры и получить чертеж, не обучив при этом ни одной нейросети.

Нейросети в процессе не обучались заново, в ход идут готовые модели – SAM, CLIP и DINOv2. Весь фокус в том, как их правильно оркестровать.

Рассказав недавно историю про «Парк юрского периода», я захотел пересмотреть этот фильм снова. Наверно, я уже видел его раз десять. На этот раз я решил изучить все компьютеры и ПО из этого фильма.

Экспорт в формат IFC не всегда проходит гладко. Просто нажать на кнопку "Сохранить как..." не получится.

Чаще всего на практике мне приходится настраивать экспорт в IFC из Revit. Если вы сталкивались с тем, что модель после экспорта «ломалась» — теряла геометрию, атрибуты или уровни, вам пригодится этот разбор.

Экспорт в формат IFC из ПО Revit состоит из нескольких этапов:

На данном этапе развития строительная отрасль в России проходит процесс цифровизации. Выпускаются национальные стандарты, например, предназначенные для облегчения совместимости программных средств, используемых на всех этапах жизненного цикла здания. Ключевой проблемой этого процесса является низкий уровень подготовки проектировщиков для работы с ЦИМ и, как следствие, низкое качество подготавливаемых моделей. Из-за этого происходит большой разрыв между графической частью проектной документации и моделями, на основании которых чертежи должны формироваться.

В данной статье я разберу принцип работы разработанного нашей командой инструмента для верификации чертежей с цифровой информационной моделью зданий.

Какие существуют подходы к верификации чертежей и ЦИМ и программные продукты для этого?

Сверка 2D-чертежей с ЦИМ критически важна для точности ведомостей объемов работ. Сегодня эту задачу решают двумя способами, оба из которых имеют ограничения:

1. Ручная верификация: визуальное сравнение модели и чертежей.

Плюсы: не требует ПО и спец. навыков.

Минусы: крайне трудоемка, подвержена человеческому фактору, данные невозможно систематизировать.

2. Верификация через САПР: проверка внутри системы проектирования.

Плюсы: высокая точность и прозрачность.

Минусы: нужны дорогие лицензии и глубокие знания ПО. Кроме того, госсектор ограничен в использовании иностранного софта.

Единственный существующий продукт с элементами автоматизации — швейцарская платформа Revizto. Но это инструмент для общей визуализации и координации, а не узкоспециализированный модуль прямой алгоритмической сверки чертежа с моделью.

Вот уже несколько десятилетий идёт непрерывная борьба между требованиями игр к производительности компьютерного железа (и в первую очередь видеокарт) и возможностями самих видеокарт.

Создатели игровых движков внедряют всё более продвинутые визуальные технологии, разработчики игр на этой основе создают более реалистичные игровые проекты, а чипмейкеры, в свою очередь, разрабатывают новые архитектуры видеочипов, способных удовлетворить эти аппетиты.

При этом видеокарты устаревают намного быстрее других компьютерных компонентов. Если флагманский процессор пятилетней давности сейчас ещё выглядит вполне бодрым, то новейшая игровая видеокарта всего через несколько лет становится безнадёжно устаревшей, а вскоре превращается чуть ли не в офисную “затычку для слота”: новые игры в нативном разрешении монитора начинают заметно тормозить даже на не самых тяжёлых настройках.

Так что же делать, если ещё не совсем старая видеокарта пока не превратилась в “затычку для слота”, но уже на пути к этому (или если это пусть и новая, но встройка, которая по сравнению с дискретными видеокартами никогда и не была мощной), и какая-то новая игра в нативном разрешении монитора уже откровенно не тянет?

Конечно, можно уменьшить разрешение в настройках игры — например, запустив её в 1080p или даже 720p, однако на современных мониторах с цифровыми LCD- или OLED-панелями и простейшими апскейлерами это выглядит, мягко говоря, не слишком хорошо, и изображение превращается в мыльное шоу.

Попробуем поискать другие паллиативные решения:

Это продолжение моей статьи о том, как я сделал движок совместимый с GTA San Andreas для запуска в браузере, рекомендую сначала прочитать:

https://habr.com/ru/articles/1051828/

А здесь речь пойдёт о том, как я готовил идеальную карту и фиксил легаси-баги игры.

Сэнди Петерсен, геймдизайнер и дизайнер уровней Doom и Quake:

«В связи с 30-летней годовщиной выпуска сейчас многие с теплотой вспоминают Quake, и это вполне оправдано. Quake — потрясающий проект, сочетающий в себе искусство, программирование и дизайн. Я работал над ним, и все мы выложились почти идеально. Мы создали безумный экшен с большой долей свободы, захватывающий воображение игроков. Вся команда проделала замечательную работу и качественно выполнила все задачи. Но расплата за это была печальной: мы трудились долго и упорно, и мне кажется, эта игра сломала нас морально...»

Меня зовут Алексей Ильичев, я программный инженер по образованию. Во время обучения работал на фрилансе в зоне фронтенда. И получил предложение заняться бэкендом в части разработки плагинов для САПР (систем автоматического проектирования) AVEVA для нефтяных платформ. Мне в моменте стало интересно, и все, за уши не оттянешь. 

Сейчас я работаю в управлении инженерными данными в Цифровом СИБУРе. Когда строят крупный завод, все его системы сначала проектируют в 3D-модели: трубопроводы, оборудование, арматура (задвижки, клапаны, вентили, все, чем можно перекрыть поток), кабельные трассы, эстакады. Каждый объект в модели должен быть проименован, то есть назначен идентификатор в виде тега. 

Тег — это уникальное имя, сформированное по специальным правилам, по которому объект потом найдут на реальном заводе, включат в реестр обслуживания, загрузят в систему управления инженерными данными – наша внутренняя разработка. Без тегов 3D-модель просто геометрическая болванка, которую можно использовать только в качестве опорной модели, от которой на стройке нет толку.

Представьте, что вам нужна фотореалистичная 3D‑копия реального объекта или сцены: например, лица актёра для крупного плана или целой городской улицы. Сегодня для этого есть два инструмента: классическое 3D‑моделирование и фотограмметрия. Однако они съедают недели работы и ломаются там, где очень важны детали, — волосы, хром, стекло, отражения превращаются в артефакты. А на то, чтобы снять реалистичную сцену или объект так, чтобы это масштабировалось на тысячи единиц, обычно уходит слишком много времени и денег.

Выход из этого тупика для целого ряда задач мы нашли в Gaussian Splatting и прогнали технологию через несколько очень разных проектов: сканирование людей и локаций для кино (например, для «Кибердеревни»), создание цифровых двойников городских кварталов и симуляцию для автономного транспорта. Инструмент один — задачи разные. И именно на этом контрасте и родилось самое интересное.

Сегодня я расскажу, как риг из 15 камер заменяет установку за сотни тысяч долларов и зачем мы используем движущегося человека как калибровочную доску. Объясню, почему для беспилотного автомобиля фотореализм обязан рождаться из данных, а не из 3D‑редактора. Ну и, конечно же, расскажу про YaGS Plugin — наш опенсорс‑плагин, который делает Gaussian Splatting полноценной частью сцены в Unreal Engine.

Интервью с Сергеем Лоншаковым, архитектором проекта «Робономика»: о том, почему роботы будут в спортивных костюмах, сколько стоят их пальцы и когда они начнут разбирать посудомойку.

Гуманоидные роботы перестали быть фантастикой — они стали реальностью, которая постепенно входит в нашу жизнь. Но так ли близок день, когда робот-помощник будет разбирать посудомойку, выносить мусор и встречать гостей? О том, что происходит в индустрии на самом деле, мы поговорили с Сергеем Лоншаковым — визионером компании AIRA и архитектором проекта «Робономика». За плечами Сергея — более десяти лет экспериментов с робототехникой, три поколения выпускников ИТМО и множество проектов от дронов-доставщиков до роботов-вафлипекарей.

В России продолжается глобальная цифровизация во всех отраслях, в том числе и в архитектурно‑строительном направлении деятельности. Результатом современных архитектурных и объемно‑планировочных решений является высокий уровень точности организации пространства. Традиционные методы разработки и проверки архитектурных решений трудоемки и могут быть субъективными. Развитие технологий уже на текущем этапе позволило достичь геометрического моделирования, но прослеживается переход к семантическому (данно‑ориентированному) моделированию. Совокупность этих методов должна позволить повысить точность разработки и верификации современных архитектурных решений.

В данной статье я хочу проверить возможность настройки программного обеспечения, работающего с цифровыми информационными моделями, на примере BIMIT для проверки архитектурных, объемно‑планировочных и проектных решений на основании моделей зданий школ. Проанализировать возможности автоматизации проверок, разработки шаблонов проверок и возможность расширения существующего функционала.

Привет, Хабр!

В предыдущей публикации про рендеринг космического окружения в игре The 13th Sign, я обещал рассказать про то, как мы рисуем частицами персонажей. Задача уже решена и статья скоро будет, но в процессе разработки я наткнулся на кое-что не менее интересное. Под катом, конечно же, трюк – бесплатных пирожных в математике не бывает.

Традиционно 1 декабря в 2ГИС включается зимний слой — это особый режим карты, который превращает привычный город в зимнюю сцену: меняются цвета карты, появляются тематические 3D-модели, украшения и анимации. Мы обновляем новогодний слой каждый год, чтобы добавить карте праздничного настроения и создать то самое тёплое ощущение приближающегося праздника...

Можно подумать, а что это летом вдруг вспомнили про снег, ёлки и гирлянды. А всё потому, что готовить магию декабря мы начинаем задолго до морозов.

В этой статье — как переосмыслили новогодний слой 2ГИС. Если вы продуктовый дизайнер и ищете способ наладить совместную работу между дизайном и производством, наш кейс вам точно пригодится.

В Яндексе постоянно растёт количество задач, где GPU требуются не только для классического машинного обучения, но и для генерации тяжёлого визуального контента: 3D‑сцен, видео, цифровых аватаров, симуляций и синтетических данных для обучения нейросетей.

Ярким кейсом стал проект к премьере сериала «Кибердеревня». Мы сканировали гостей мероприятия, создавали их 3DGS‑аватары (3D Gaussian Splatting) и интегрировали в подготовленные Unity‑сцены. Этот пайплайн наглядно подсветил узкое место: при масштабировании производства скорость упирается не в креатив или алгоритмы реконструкции, а в возможности инфраструктуры рендеринга. Стало очевидно, что нам нужно решение, способное ускорить обработку в десятки раз.

Традиционно такие задачи решаются на локальных рабочих станциях или через специализированные внешние рендер‑фермы. Однако в Яндексе уже есть YTsaurus — распределённая система с GPU‑кластерами, поддержкой контейнеризации и отработанными механизмами планирования задач. Меня зовут Анатолий Томилов, я разработчик инфраструктуры VR и 3D‑реконструкции, в Фантехе. В статье я расскажу, почему идея использовать YTsaurus в качестве внутренней рендер‑фермы выглядела логичной, но её реализация оказалась нетривиальной.

Небольшой дисклеймер: данная статья не призвана провести всеобъемлющий анализ, это скорее статья-предупреждение для начинающих и не только разработчиков компьютерных игр.

Рассказываю о небольшом инциденте на маркетплейсе игровых ассетов FAB. В течение трех суток пользователь с ником AIGUL12 загрузил более тысячи зараженных ассетов, не встречая никакого сопротивления со стороны торговой площадки.

Autodesk не рекомендует 3ds Max на Apple Silicon. Я всё равно завёл 3ds Max 2022 + Chaos Corona 15 на Mac mini M4 через Parallels и отрендерил интерьер на CPU за 1 час 21 минуту. Внутри: полный порядок установки, фикс лагов вьюпорта, обход ошибки AVX2 и честные замеры.