DELTAGEN HUB

Der Model Optimizer von DELTAGEN ist perfekt geeignet für komplexe Datensätze. Durch automatisches Suchen und Löschen von überflüssigen Teilegruppen und die Reduzierung der Tiefe von Szenenbäumen können mit dem Optimizer erhebliche Performance-Steigerungen erzielt werden. Hardwareanforderungen können durch Verringerung der Formenanzahl in einer Szene und durch Kombination von Objekten mit denselben Materialwerten gesenkt werden. Shadow Maps können zudem in großen Texturatlanten zusammengefasst werden, um die Anzahl der Dateien und den Overhead nicht verwendeter Bereiche in einer Schattentextur zu reduzieren. Zusammengefasste Schattentexturen können in DELTAGEN & HUB weiter bearbeitet werden. Mit dem 3DEXCITE Direct Unity®-Plugin können diese darüber hinaus für VR, AR oder andere Erfahrungen in Spiel-Engines vorbereitet werden.

Dank der nativen Unterstützung von XPDMXML-Dateien, die direkt aus der CAD-Software eingebunden werden können, profitieren Sie sofort von einem schlankeren, optimierten CG-Workflow. DELTAGEN ist jetzt noch enger an die leistungsstarke 3DEXPERIENCE Plattform von Dassault Systèmes angebunden: Sie können ab sofort direkt CAD-Dateien importieren, die Modellteile mit NURBS, UVs, Materialien, Metadaten und vollständige Baugruppen-Strukturen enthalten. Dadurch vereinfachen sich Ihre Prozesse und Sie können sich stärker auf die Arbeit konzentrieren, die Sie begeistert, anstatt sich den Kopf über die Kompatibilität von Dateien zu zerbrechen.

Mit dem neuen Polygonreduzierer können Sie die Anzahl der Polygone in Ihren Modellen erheblich reduzieren, ohne dadurch visuelle Qualität einzubüßen. In Verbindung mit dem Model Optimizer lassen sich Daten damit schnell und einfach für Gaming-Engine-Plugins vorbereiten. So schaffen Sie atemberaubende Desktop- oder mobile, invasive oder sonstige Erlebnisse. Steigern Sie mit dieser neuen Funktion die Bedeutung Ihrer digitalen Assets noch weiter.

Sparen Sie mit ausgeklügelten Jacketing-Verfahren bei der Modellreduzierung Zeit und Aufwand und erzielen Sie bessere Ergebnisse. Legen Sie Occluder für Gruppen oder Teile fest, anstatt sich jedes Teil einzeln vorzunehmen, und vergleichen Sie auf einen Blick die Ergebnisse verschiedener Qualitätsseinsstellungen, um zu entscheiden, wie Sie Ihre Daten am besten vorbereiten.