Progressive Simulation for Cloth Quasistatics
Notice bibliographique
Résumé
The trade-off between speed and fidelity in cloth simulation is a fundamental computational problem in computer graphics and computational design. Coarse cloth models provide the interactive performance required by designers, but they can not be simulated at higher resolutions ("up-resed") without introducing simulation artifacts and/or unpredicted outcomes, such as different folds, wrinkles and drapes. But how can a coarse simulation predict the result of an unconstrained, high-resolution simulation that has not yet been run? We propose Progressive Cloth Simulation (PCS), a new forward simulation method for efficient preview of cloth quasistatics on exceedingly coarse triangle meshes with consistent and progressive improvement over a hierarchy of increasingly higher-resolution models. PCS provides an efficient coarse previewing simulation method that predicts the coarse-scale folds and wrinkles that will be generated by a corresponding converged, high-fidelity C-IPC simulation of the cloth drape's equilibrium. For each preview PCS can generate an increasing-resolution sequence of consistent models that progress towards this converged solution. This successive improvement can then be interrupted at any point, for example, whenever design parameters are updated. PCS then ensures feasibility at all resolutions, so that predicted solutions remain intersection-free and capture the complex folding and buckling behaviors of frictionally contacting cloth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».