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以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

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仓库地址：GitHub - PaiPai121/OccamForge · GitHub

（系统反馈github项目要用开源推广，不过我感觉这个东西还远没到能推广给大家用的程度，希望各位给点建议，板砖轻拍）

Background

大概是最近没什么意思，想弄 Blender 搞个犀牛坦克和灰熊坦克的模型，导入到天际线里面看刁民们开坦克上班。

同时又琢磨要不要顺便 3D 打印一个玩，就倒角、突起、格栅啥的该做做。反正我水平也一般，很快糊出来一坨屎。

这个面数直接爆炸。导入天际线的车辆资产，面数怎么着也应该是千级的吧，可是这个时候我却发现我这坨屎直接 60000 面。

我替大伙尝试过了，这个面数直接导入不进去，60000、45000、35000 都不行，30000 以下才勉强行。但是你一辆车就 30000 个面是不是太过分了？那么多刁民一掏口袋坦克，电脑岂不是冒烟？

但是我又不想手动重新建模（虽然说让我重新做个简单盒子，估计早就做完了），于是就想能不能利用 AI 做一个自动减面的工具？而且减面完了自动烘焙贴图，然后导入到城市天际线中去。

和 AI 大概聊了一下，目前大概有三种路线：

路线 1：人工 Retopo

这是 AAA 游戏的常规做法：

高模



  ↓



美术重建低模



  ↓



Bake

路线 2：Simplygon 路线

核心思想：

- 识别特征

- 保留轮廓

- 删除细节

本质上还是：

QEM + Feature Preservation

路线 3：现代研究路线

近几年开始出现一些新的方向，例如：

- Feature Aware QEM

- Mesh Simplification in the Wild

核心思想：

- 保留边界

- 保留高曲率区域

- 保留法线变化大的区域

优先压缩：

- 平面

- 重复细节

人工的方法肯定是不考虑的，我也不是拿去做商业模型，没有那么高的精度要求。当时觉得我的模型都是比较简单方正的，也许简单的路线 2 就可以 work。删一删特别小的面，合并合并，可能面数一下子就降低了。

V1 Rule-Based Optimizer

于是说干就干，立刻让 Codex 开始操刀。

Preprocess

最初先进行一次低风险的清理：

- 对共面或近似共面的多余三角做 Limited Dissolve

这一步不会大幅改变形状，是比较安全的默认开启项，但是效果一般。在 `rhino_tank` 上：

- `62,656 → 60,310 tris`

- 减少 `2,346 tris`

- 约 `3.74%`

可以说，离我们的目标还有很远，于是就需要进一步处理。所以这里理所当然地想到构建一个 pipeline，由保守到激进，看哪一步能够达到目标面数就停止。

Geometry Report and Conservative Candidate-Aware Reduce

在刚才的安全减面后，就得考虑哪里可以删面了。预处理后会先出一个 report，判断哪里适合优化：

- 平面区域

- 高密度区域

- 曲率区域

- silhouette 外轮廓贡献

- 可减面候选

- 应保护区域

- 可疑区域

再把这些面大概分成：

- `MUST_KEEP`

- `SOFT_KEEP`

- `REDUCE_FIRST`

- `DELETE_CANDIDATE`

然后进行预处理后的第一次减面：

- 使用 Geometry Report 的候选区域

- 保护 silhouette 和高重要结构

- 优先处理安全区域

- 不强行达标

效果嘛，肯定还是有效果，但是仍然达不到我们的目标。很多小纹理其实已经不需要保留，但是判断不出来，面数还是过多。那就需要更加激进的策略了。

Aggressive Reduce

最开始直接让它自由减面，坦克直接不成样子，图我也没留，就不提了。

后来和 Codex 讨论，就加了更详细的规则：

2A Structural Protection Expansion

不只保护 silhouette 命中的三角，还会扩张一圈邻接区域，避免只保护几百个点导致结构塌陷。

2B Detail Candidate Detection

标记低可见性小细节、细碎装饰、可删除或可强压缩区域。

2C Bucket-Based Controlled Decimate

按 bucket 分强度减面：

- `MUST_KEEP` 基本不动

- `SOFT_KEEP` 中等减

- `REDUCE_FIRST` 强减

- `DELETE_CANDIDATE` 极强减或清理

2D Local Fallback

如果还高于目标，继续优先压低重要区域；最后才考虑更危险的压缩。

Stage 2 的目标是：主体、炮塔、炮管、车体大轮廓先保住，再牺牲细节。

Detail Suppression

效果不够，自然还需要继续改，于是又有了新的一步。它的定位不是大范围 decimate，而是专门处理：

- 小钉子

- 小倒角

- 局部纹理

- 圆环

- 细长条带

- 重复高密度小特征

目前主要通过通用几何规则识别低重要细节，然后用更强的 Limited Dissolve / 局部清理处理。它已经让形状更稳定，但还有提升空间，尤其是更精准识别环状、条带状、重复细节。

效果嘛，只能说到这一步为止，多少有的用，但是离目标还远得很，该清除的细节还是没有清除。

导入游戏测试

不过做都做了，导入游戏试试看！

不过导入的时候我发现了一个傻 der 的事情。在渲染热力图的时候，AI 实现的方案是把响应位置替换成目标颜色的材质，然后它就清空了。

于是原本直接 build 烘焙的模型自带的贴图有颜色，它 optimize 以后反而成素体了！！！！！不行，给我改。

fine，导出和烘焙是没问题的，还是想搞好这个自动减面。

感兴趣的话可以看一下：OccamForge v1.0.0。

V2 cost simplifier

但是吧，这样也不是一个办法，细小的纹理识别还是很差。再让 AI 搞下去，它就要针对坦克的样式去硬编码地写 if else 了。

目前的方案如果再继续去做 stage 4、stage 5、stage 6，就会变得像 if else 堆起来的 rule-based 自动驾驶规控系统，庞大却又永远有解不完的问题。毕竟我当规控工程师这么久了我能不知道么。

于是让 AI 大概搜了一些现行方案。这里不过多赘述了，总之就是去用各种cost指标去评估哪些边可以塌陷，哪些不可塌陷。如果有感兴趣的朋友可以看 AssetForge 自动减面记 V2：和 Edge Cost 继续较劲 - KK空间

调研了一下QEM相关的内容，并让ai根据计算规则大哥绘制了一下

不过这里立刻就能发现一个问题，我们的需求是什么，这个 cost 又是在做什么？

举个例子，如果我们是一个大正方体，其中有一个面上有一个小尖尖，那么按照这个 cost 的设计，这个尖尖的 cost 应该会比大正方体的 cost 要高，但是这显然不合理。因为我们的需求是希望这个尖尖作为一个不重要的特征被清除掉。

用 AI 大哥总结的话讲，我们真正想保留的是 Silhouette 而不是 Curvature。

比如说轮毂细节：

虽然几何重要，但是视觉不重要

最终拍下的cost思路大概是

vertex importance / face evidence / scale signal



        ↓



project / aggregate onto edges



        ↓



final edge collapse cost

比如：

其中：

这里大概画了几种cost （SVG文件好像显示的不太正常啊）

以及组合起来的score

（不过和AI大哥讨论的时候，大哥总是说这个不应该叫cost，还是叫score更合适）

Local simplification executor

有了cost分布，接下来就算需要把前面 heatmap diagnostics 和 combo score 产生的“哪里可以删”的判断，真正变成一个可执行的 edge-collapse 减面流程。

这个就不细说了，想了解的朋友也可以看这个博客链接

v2版本效果

（这个版本最开始还有贴图bug，不过现在修了）

OccamForge v2.0.1 release

当前版本的话就是面是减下来了，但是还是达不到理想的目标，不知道佬们还有没有什么建议