AI帮忙解决面料数字化难题，王华民团队新方法复刻面料真实效果(6)

除此之外，这个系统还有很好的适应性，只要基础弯曲模型及其参数相同，不同的模拟器可以产生几乎相同的悬垂结果。

其估计的参数也适用于悬挂情况。

研究人员表示，接下来他们计划用在下一代面料测量设备，并拓展到更复杂的物理模型。
面料数字化
评价物理仿真引擎好坏的标准，无疑两方面：性能与保真度。
相信很多人都感知到，不管是布料还是各类形变体、流体模拟，过去在性能上的突破总是进展频频，但在保真度上发展却十分有限。几十年发展至今，人们对CG效果的认知才逐渐从逼真走到真实这个程度。
原因无它，技术难度太高。
以往相关的探索大致可以分为两种思路，一是传统的构建物理模型，且不论材质精度能否实现，就是各种内外部的相互作用，都很难完整地定量描述出来。
另一种则是AI，在一个开放阈里学习布料仿真，其精度和准确性都不能保证。