请为显示3D模型并交互指出一条明路

hpygzhx520 2018-10-15 11:32:21

终极目标：在已有3DMAX做好模型的前提下，在WinForm显示出这个模型，并能旋转、缩放，显示或隐藏模型中的某些组件（比如设备的载荷），或者让模型中的部分组件改变颜色。
百度了一遍，照着https://blog.csdn.net/t46414704152abc/article/details/45768649这个做了。导出自己的模型为X文件，然后用Directx显示。编译后没报错，但也没看到模型。无限的迷惘中……

期望有经验的指点一下方向。不胜感激。

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mk_lucifer 2018-10-21

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WPF 封装了 DX图形库，在这个框架下，可以使用3D模型，如果是.obj文件得3D模型，可以简单到直接把为文件拖拽到窗口里就显示出来了。。。如果非要再winform上用，就在winform上嵌入个WPF控件容器，但效果很扯。。

hpygzhx520 2018-10-20

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感谢各位指点的方向

取名困难症啊 2018-10-18

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用XNA吗？

mlhy20060406 2018-10-18

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把3D MAX做的模型导出fbx文件，用unity3d控制模型的旋转缩放比较容易，更改模型贴图颜色也比较容易

xuzuning 2018-10-17

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模型文件里有对模型环境的表述：大小、方向，视点...
你需要依据他们设置你的显示参数，不然就会是：模型跑出了可视区域，或虽在可视区域内却缩为一个点，或视点进入到的模型内部....
Directx+X文件肯定是一个方向，前提是你对 Directx 熟悉
WPF 对 Directx 进行了包装，可能更容易使用

hpygzhx520 2018-10-17

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那如何保证在可视区域里呢？另外要实现这个目标，Directx+X文件的方向对吗？

hpygzhx520 2018-10-17

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谢谢指点。我先了解一下

xuzuning 2018-10-15

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你怎么知道模型会一定显示在可视区域里呢？

而 3D diffusion policy 则将条件输入扩展到 3D 视觉表示，能够更好地利用场景的三维结构信息，提升策略的泛化能力，更有效地处理复杂的机器人操作任务，如在不同的模拟和现实场景中，3D diffusion policy 可以凭借其对 3D 信息的处理能力，让机器人更好地完成任务，且所需演示次数更少，成功率更高。提出实时 3D 扩散策略，把一致性约束应用于扩散过程，实现一步推理生成机器人动作，还设计操纵一致性蒸馏技术，直接预测动作样本，加快收敛且避免传统扩散模型预测噪声的不稳定问题。

这表明 GR00T N1 模型在实际的类人机器人操作场景中，相较于扩散策略基线模型，能够更可靠地完成任务，同时也体现了该模型在数据稀缺条件下良好的学习能力和适应性，即不需要大量的真实世界数据就能取得较好的任务执行效果。在后训练中，还探索了使用神经轨迹增强数据的方法，为每个下游任务生成神经轨迹，并根据任务需求调整视频模型生成多视图或长视野轨迹，以提高模型在低数据场景下的学习能力。预训练：在预训练阶段，模型在多种来源的数据上进行训练，包括标注的视频数据集、合成生成的数据集和真实机器人轨迹。

有趣的方面，就是它需要能够有自主思考的能力、有自己的个性和感情。而有用的方面，就是 AI 能够解决工作、生活中的问题。

尽管 MoManipVLA 在多任务上取得显著进展，但其仍依赖预训练模型的质量、存在搜索空间非凸局部最优问题以及长时任务规划不足，未来将通过引入全局优化方法、基于学习的搜索策略和集成任务规划模块等手段加以改进。实验结果显示，在仅 50 个样本的微调下，真实环境任务的成功率已达到 40%，证明了该方法在数据稀缺场景下的有效性。然而，现有的 VLA 研究主要聚焦于固定底座操作，由于缺乏对移动底座动作的预测能力，使其难以直接应用于移动操作场景。然而，现有的移动操作框架缺少大规模预训练，导致整体泛化性低下。

当今时代，人工智能正以前所未有的速度蓬勃发展，深刻地改变着我们生活与工作的方方面面。本文聚焦这一热门领域，全方位洞察其发展态势。从行业整体来看，一方面有着显著技术突破，ChatGPT等工具备受关注，虽引发就业等讨论，但在工作场所也展现诸多积极作用；另一方面，企业数字化转型中对AI的应用有进展也有顾虑，不过各行业智能化发展脚步不停，AI正不断拓展应用边界。565份2024年人工智能AI行业研究报告最新趋势已分享在交流群，进群和500+行业人士共同交流和成长。

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