MZ_BA_Banner-Kopie.jpg
Bachelorarbeit Mario Zenz

In diversen modernen 3D Anwendungen werden immer detaillierte Modelle mit auch immer höheren Mengen an Polygonen verwendet. In Szenen mit hunderten oder auch schon mit nur wenigen Modellen kommen dann extrem hohe Polygonmengen zusammen.
Dadurch dass in verschiedenen 3D Anwendungen auch unterschiedliche Dateisysteme verwendet werden, kann es bei dem Datentransfer zwischen diesen zu Fehlern in den Modellen kommen.

Eine weitere Quelle für Fehler in Modellen sind unsaubere Modellierungen. Außerdem sorgen hohe Mengen an Polygonen, sowie defekte Geometrie dafür, dass die Renderzeiten erhöht werden. Da Renderzeit eine kostenintensive Ressource ist, möchte man diese Möglichst gering halten. Zusätzlich kann fehlerhafte Geometrie zu Fehlern im fertigen Rendering führen, was eine aufwendigere Postproduktion oder sogar ein erneutes Rendering zur Folge haben könnte. Um fehlerhafte Geometrie wiederherzustellen steht unter anderem das Cleanup Tool in Maya oder das Remesh Tool in Meshmixer zur verfügung. Dies gelingt je nach Tool und Art des Fehlers mehr oder weniger gut. Für die Reduktion der Polygonanzahl verwendet man Tools wie das Reduce Tool in Maya oder den Atangeo Balancer. Allerdings führen diese Tools auch oft zu Verzerrungen an der Topologie sowie unerwünschtem Detailverlust am Modell. Ein weiteres Problem der meisten Tools ist, dass sie nicht generisch eingesetzt werden können um ein optimiertes Modell zu erzeugen. Ziel der Arbeit ist es erstens einen Workflow zu entwickeln um defekte Modelle zu reparieren und zweitens einen Workflow zu entwickeln um die Polygonanzahl von Modellen zu reduzieren. In beiden Workflows durchläuft das Beispielmodell jeweils verschiedene in Anwendungen implementierte Funktionen. Dabei sollen jeweils die Vor- und Nachteile von den verschiedenen Funktionen herausgearbeitet werden. Die Topologie des Modelles soll sich während beider Workflows möglichst kaum verändern, um zu gewährleisten, dass das Modell nahezu identisch mit seinem Original ist. Um beide Workflows zu verifizieren werden die Modelle evaluiert, sowie die Renderzeiten vor und nach der Optimierung gemessen.