Почему реки так математичны? Возьмите квадратное поле, на которое равномерно льёт дождь, и прикиньте, какой длины будет ручей, осушающий его. Чистая геометрия подсказывает длину, которая растёт как корень из площади, то есть площадь в степени 0,5. Так подсказывает интуиция, и так было бы, если бы большие бассейны просто повторяли форму маленьких. Но реки по всему миру упрямо держат степень 0,6, а не 0,5, и это меняет всё. Из-за лишней десятой доли большие бассейны становятся длинными и тонкими, а маленькие остаются короткими и приземистыми, и идеально самоподобный фрактал на карте выглядел бы попросту неправильно. Закон, который это описывает, открыли ещё в 1957 году, он подтверждается на спутниковых снимках от Йемена до дельты Юкона, а вот причина остаётся загадкой почти семьдесят лет. Попробуем понять, откуда берётся эта упрямая шестёрка после запятой.

TriFlow: Новости с полей ИИ-ретопа. TriFlow: метод берёт уже существующую форму 3D-объекта и строит поверх неё более компактную и аккуратно организованную сетку из треугольников. https://derkleineli.github.io/triflow/ Код обещан, остальное есть. Авторы дерзко пишут: Compact 3D meshes with clean, artist-like triangle topology - structured connectivity you'd expect a human modeler to make (Компактные 3D-сетки с аккуратной, «художественной» топологией треугольников — структурированная связность, которую можно было бы ожидать от моделлера-человека) Им уже насували по сопатке моделлеры в твитторе. Это, конечно, не индустриальный ретоп, а скорее снижение poly count. Но сам метод интересный из-за аналогии с Flow Matching. Гики читают ниже, остальные ругаются в коментах. Метод: представьте, что поверхность модели покрыли множеством маленьких стрелок: 1. Для каждой точки поверхности стрелка показывает направление к ближайшей будущей вершине сетки. 2. Стрелки, направленные примерно в одно место, образуют одну «область влияния» вершины. 3. Границы между такими областями превращаются в рёбра. 4. Места встречи областей становятся вершинами, а пространство между ними — треугольниками. Это поле стрелок авторы называют Nearest-Vertex Vector Field — NVF. ИИ учится создавать его так, чтобы треугольники располагались равномерно и осмысленно, примерно как при ручной ретопологии. Главный трюк в том, что прежние генераторы часто описывали сетку последовательно: «первая вершина, вторая вершина, следующее ребро…» — почти как языковая модель пишет текст по одному токену. TriFlow вместо этого генерирует всё поле направлений параллельно с помощью flow matching, поэтому работает быстрее. Затем алгоритм группирует поверхность по направлениям стрелок и упрощает исходную плотную геометрию, сохраняя нужные границы. Упрощённая схема: форма объекта → поле стрелок → области будущих вершин → аккуратная треугольная сетка По результатам самих авторов, метод примерно в восемь раз быстрее сравниваемых подходов и точнее сохраняет исходную форму. @cgevent