素材介绍:

Blender 几何节点设置,用于差分增长模拟。

使用 Differential_growth 组在提供的输入曲线对象上运行模拟。

此设置已使用 Blender >=3.6 进行了测试。

点击此处查看算法简介。

参数摘要

  • 速度:应用于每帧点的偏移强度。 值越高,模拟越“快”,但结果越不准确,发生碰撞/重叠的可能性越大。
  • 可见性半径:点相互影响的最大距离。
  • 重采样长度:曲线的重采样长度。
  • 吸引力:吸引力参数仅在提供非空吸引器集合时才有效。 根据因子值,点将被吸引到比给定最大距离更近的表面。
  • 排斥力:排斥力对曲线的其他点和容器集合中的任何其他对象起作用(如果提供)。 根据因子值,曲线将被推离比给定最大距离更近的点。
  • 3D 增长:是否在所有三个轴上运行增长。
  • 保留旧状态:保留先前迭代的结果。
  • 保留旧状态 – 跳过帧:跳过多少帧。0 表示保留所有帧。
  • 仅对最后状态进行采样:如果为真,排斥力仅在最后一帧上起作用(仅当保留旧状态为真时才相关)。
  • 轮廓曲线半径:如果为 0,则只输出一条曲线,否则将曲线应用于具有此半径的网格。
  • 容器集合:如果提供,则将充当屏障/边界的对象(与排斥参数相关)。
  • 吸引子集合:如果提供,则将充当吸引子的对象(与吸引力参数相关)。
  • 容器/吸引子点密度 (x100):值越高,交互越准确。

较低的可见性半径会导致更详细的增长,因为它考虑了较小比例的邻居点来调整增长,实际上降低了曲线的整体平滑度。详细的增长还需要重新采样长度以适合您正在运行的模拟的规模。可见性半径应大于重采样长度,否则曲线不会受到太大影响或崩溃。

如果模拟变得太重,请尝试减少重采样长度。

技术考虑

对于算法的点位置优化步骤,当前模拟不包括基于连接邻居的吸引力更新。这是因为几何节点尚未提供获取邻居的简单方法。同样,排斥力是通过首先使用基于可见性半径的“按距离合并”,然后应用排斥力来实现的。我们还应用了偏移的模糊传递。

对于算法的自适应细分步骤,我们仅依赖“重采样曲线”节点。更复杂的方法可以考虑空间拥挤度或点之间的角度。

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