Smooth Laplacian(スムーズ(ラプラシアン))モディファイアー¶
Smooth Laplacian(スムーズ(ラプラシアン)) モディファイアーを使用すると、メッシュの形状の変更を最小限に抑えて、メッシュのサーフェスのノイズを減らすことができます。
また、負の Factor(係数) を使用して形状を誇張することもできます。
Smooth Laplacian(スムーズ(ラプラシアン)) は、実世界から再構築され、望ましくないノイズを含むオブジェクトに役立ちます。元のモデルの形状だけでなく、望ましいジオメトリも維持しながら、ノイズを除去します。
このモディファイアーは、拡散方程式の平均曲率流 Laplace Beltrami(ラプラス・ベルトラミ) 作用素に基づいています。
ヒント
1万(10,000)を超える多数の頂点を持つメッシュは、処理に数分かかる場合があります。モデル全体でモディファイアーを実行する前に、メッシュのごく一部をテストに使用できます。
Options(オプション)¶
- Repeat(リピート)
リピートにより、スムージング操作を複数回実行できます。リピートのたびに、メッシュの曲率流が再計算され、その結果、小さな Factor(係数) <1.0を使用して、新しい反復ごとにより多くのノイズが除去されます。
0の場合、スムージングは行われません。
注釈
リピートが多いほど、計算に時間がかかります。したがって、多数の頂点を持つメッシュでこれを行うことは注意してください。
- Axis(座標軸)
ボタンを切り替えて、X、Y、Z軸方向の頂点の変形を有効/無効にします。
- Lambda Factor(ラムダ係数)
曲率流に沿ったすべての頂点の変位量を制御します。
小さな Factor(係数) を使用すると、望ましいジオメトリに影響を与えることなく、形状からノイズを取り除くことができます。
大きな Factor(係数) を使用すると、ジオメトリの詳細を犠牲にして、形状の滑らかなバージョンを取得できます。
負の Factor(係数) を使用すると、形状を強化して、望ましいジオメトリを維持できます。
Factor(係数) が負の場合、複数の反復によってノイズが拡大する可能性があります。
- Lambda Border(境界ラムダ)
境界の辺の曲率流を計算する方法がないため、それらを個別に制御する必要があります。境界の辺は、このプロパティを使用して影響を制御する、はるかに単純な方法を使用してスムーズにされます。
正の値は頂点の位置をスムーズにし、負の値は反対方向に変換することで頂点の位置を "強化" します。
- Preserve Volume(体積を維持)
スムージングプロセスは収縮を引き起こす可能性があります。これは、 Factor(係数) の値が大きい場合や Repeat(リピート) の値が大きい場合に重要です。そのオプションを使用して、その影響を減らすことができます。
- Normalized(正規化)
有効にすると、結果は面のサイズによって異なります。無効にすると、ジオメトリスパイクが発生する可能性があります。
- Vertex Group(頂点グループ)
頂点グループ名。効果を頂点グループのみに制限します。頂点のウェイトをペイントすることにより、選択的なリアルタイムのスムージング、または強化を可能にします。
元のジオメトリ
グループ 未選択
Vertex Weights(頂点ウェイト)
Result(結果)
- Invert(反転)
<->
選択した頂点グループの影響を反転します。つまり、反転するとグループは、モディファイアーによって変形されない頂点を表します。
この設定は、グループのウェイト値を逆にします。
- Invert(反転)
例¶
参考