Modeling dense inflorescences
Notice bibliographique
Résumé
Showy inflorescences - clusters of flowers - are a common feature of many plants, greatly contributing to their beauty. The large numbers of individual flowers (florets), arranged in space in a systematic manner, make inflorescences a natural target for procedural modeling. We present a suite of biologically motivated algorithms for modeling and animating the development of inflorescences with closely packed florets. These inflorescences share the following characteristics: (i) in their ensemble, the florets form a relatively smooth, often approximately planar surface; (ii) there are numerous collisions between petals of the same or adjacent florets; and (iii) the developmental stage and type of a floret may depend on its position within the inflorescence, with drastic or gradual differences. To model flat-topped branched inflorescences (corymbs and umbels), we propose a florets-first algorithm, in which the branching structure self-organizes to support florets in predetermined positions. This is an alternative to previous branching-first models, in which floret positions were determined by branch arrangement. To obtain realistic visualizations, we complement the algorithms that generate the inflorescence structure with an interactive method for modeling floret corollas (petal sets). The method supports corollas with both separate and fused petals. We illustrate our techniques with models from several plant families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».