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基于GPU的隐式曲面多边形化和造型技术的中期报告
1.项目概述
本项目旨在探索基于GPU加速的隐式曲面多边形化和造型技术，以实现高效、易用的三维模型建立工具。隐式曲面是一种基于函数表达式模拟物体表面的方法，可以较为准确地表示各种形状，但其复杂程度较高，常规算法需要消耗大量计算资源。本项目中将利用GPU加速曲面生成和变形过程，实现对大规模数据的快速处理和实时交互，提高建模效率和体验。
2.技术路线
本项目将采用基于CUDA的GPU并行计算架构，利用CUDA提供的高效矩阵运算、共享内存等特性，实现快速曲面多边形化和变形。具体实现过程如下：
（1）预处理阶段。通过使用FEM方法生成隐式曲面，得到该曲面的网格拓扑结构和采样点位置。
（2）加速处理阶段。利用CUDA实现网格顶点的快速计算和曲面法向量的计算，并将结果存储在GPU的全局内存中。
（3）多边形化阶段。根据预设的多边形化算法（如MarchingCubes算法或DualContouring算法）生成曲面三角网格，并将结果存储在GPU的全局内存中。
（4）变形阶段。通过在GPU上对网格顶点进行随机变换等操作，实现曲面的形变和变形，从而实现实时交互和创作。
3.已完成工作
目前已完成了基于FEM方法生成隐式曲面的代码实现，并成功将程序移植到CUDA平台上实现了初步的GPU加速计算。下一步将继续深入探索CUDA的优化技术，实现更高效的曲面生成和变形。
4.计划进度
本项目计划在接下来的两个月内完成以下工作：
（1）完善CUDA加速模型，实现更高效的曲面生成和变形技术。
（2）实现基于MarchingCubes和DualContouring算法的多边形化技术，并对算法进行性能优化。
（3）实现GUI界面，提供用户友好的三维创作环境，支持常见格式的模型导入和导出。
（4）进行系统性能测试和验证，对比GPU加速和CPU算法的效率和精度，并对交互体验进行优化。