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| Since | 21.0 |
概要 ¶
Neural Point Surfaceは、ポイントクラウドを入力として受け取り、そこからVDBサーフェスを再構築します。
このノードには、サーフェス化される材質に応じて特定のルックを生成する複数の専門的な事前トレーニング済みモデルが含まれています。
一般的には、このノードによってユーザは、ポイントクラウドで表現されているシャープで高周波数なディテールを維持しつつ、滑らかなサーフェスを再構築することができます。
Tip
デフォルトでは、このノードは、GPU上でCUDAを利用して実行を試みます。 そのため、お使いのマシンにNvidiaカードが搭載されている場合、最高のパフォーマンスを得るためにCUDA12.8とcuDNN9.xの両方をインストールしてください。 CUDAが利用できない場合、このノードは、WindowsだとDirectML、MacOSだとCoreMLの利用に切り替わります。 何もGPUエンジンが見つからなかった場合、推論はCPUを使用して実行されます。 CPU上での推論実行はGPUと比較して非常に遅くなることを留意してください。 CPUでの実行によるパフォーマンスの低下は、GPUエンジンがなくても実行できるメリットがどうでも良くなるほどです。 その比較のためにNvidia 4090を使用してみると、Houdiniの他のサーフェシング手法と同程度のパフォーマンスが得られるはずです。
詳細は、MPMの章のニューラルポイントサーフェシングのページをご参照ください。
入力 ¶
Points to Surface
サーフェス生成の元となるポイント。
パラメータ ¶
Overwrite Voxel Size
デフォルトでは、このノードはポイントクラウドの分布に基づいて適切なボクセルサイズを推定します。 手動でボクセルサイズを上書きしたい場合は、これを有効にしてください。
Voxel Size
生成されるサーフェスグリッドのボクセルサイズを手動で定義します。
Voxel Scale
定義されたボクセルサイズに対する乗数。 これによって、推定されたボクセルサイズを完全に上書きすることなくユーザ側でそのボクセルサイズを調整することができます。
Neural Model
推論を実行するのに使用する事前学習済みモデルを定義します。 それぞれがどれも異なるルックになります。
Balanced
これがデフォルトです。 たいていの場面で上手く実行され、ソリッドモデルのシャープな特徴部を維持しなければならない時に最適な結果が得られる可能性が高いです。
Smooth
滑らかな表面再構築に最適化されています。 このモデルは、 Balanced モデルと比較して高周波数なディテールが不足しますが、滑らかな表面上の凹凸をより効果的に除去することができます。
Liquid
液体シミュレーションの再構築に最適化されています。 このモデルは、滑らかな曲面だけでなく、波が砕けてうねるシャープな遷移も維持します。 また、時間的に安定した方法で近辺の水滴を繋げることで、薄い水膜の再構築にも優れています。
Granular
粗くて粒状の表面を適切に取り込めるように最適化されています。 このモデルは、表面から完全に分離した浮遊ポイントを維持しつつ、密な表面付近の浮遊ポイントを無視することで、ぼやけを軽減し、より明確な形状を得ようと試みます。 これは、特に Chunky MPMマテリアルで役に立ちます。
Custom
Houdiniに同梱されていないカスタムモデルを使用します。
ONNX Model Path
カスタムONNXモデルのファイルパス。
Force Closed SDF
表面が適切に形成され、面積0を起因とする穴が含まれないようにします。
Advanced ¶
Enable Partitioning
メモリ容量が限られたOpenCLデバイス上で大規模なポイントクラウドデータを処理できるようにパーティション処理を有効にします。
Note
このオプションは、このノードのクック中にOpenCLデバイス(GPU)のメモリ不足が発生した場合にのみ有効にしてください。 これを有効にすると、推論前後の前処理と後処理のタスクが分割され、ピーク時のメモリ消費量が低減します。 ただし、これによってパフォーマンスが大幅に低下してしまうので、必要でない限り無効のままにしておくことを推奨します。
Partition Max Size
単一パーティションが指定したポイント数を超えなくなるまで入力ポイントクラウドを再帰的に分割します。
Display Guides
ポイントクラウドのパーティションを可視化します。
Execution Provider
推論に使用するONNX実行プロバイダを決定します。 デフォルトでは、このノードは利用可能な最適なプロバイダを選択して、GPUアクセラレーションが利用可能な場合はそれを優先して使用します。
Automatic
現在のシステムに最適なプロバイダを選択します。 このオプションは、CUDAがインストールされている場合はそれを優先的に使用し、プラットフォームに応じてDirectML/CoreMLを代用、GPUプロバイダが利用できない場合はCPU推論を使用します。
CPU
CPUを使用して推論を実行します。
CUDA
CUDA/cuDNNを使用して推論を実行します。 CUDAおよびcuDNNは、NVIDIAで提供されているパッケージを使用してインストールする必要があります。
DirectML
Windowsでのみ利用可能です。 Windows Direct Machine Learningライブラリを使用して推論を実行します。
CoreML
MacOSでのみ利用可能です。 AppleのCore MLライブラリを使用して推論を実行します。
| See also |
MPM Solver
FLIP Solver
