محسّن النماذج ثلاثية الأبعاد

قلّل حجم نماذج GLB الثابتة. قارن الأصل والنتيجة قبل التنزيل.

اختر GLB ثابتًا أو المثال، وافحص الأصل، واختر طريقة، ثم حسّن وقارن ونزّل.

1اختيار النموذج
2التحسين
3المقارنة والتنزيل

اختر نموذج GLB أو جرّب مثالنا

ملف GLB واحد · 25 MiB · نماذج ثابتة فقط

اختيار نموذج

زاوية العرضالشبكة السلكية

الأصل

اختر نموذجًا لعرضه هنا.

بعد التحسين

تظهر النتيجة بعد التحسين.

اسحب للتدوير. تستخدم المعاينتان الكاميرا نفسها. اختر زاوية لإعادة المقارنة.

طريقة التحسينتنظيف البياناتاحتفظ بكل المثلثات. احذف البيانات المكررة واجمع الرؤوس المتطابقة.متوازنالافتراضيالهدف إبقاء 75% من المثلثات؛ يتوقف عند حدّ خطأ هندسي صغير.أصغرالهدف إبقاء 50% من المثلثات. قد تتغير التفاصيل الرقيقة أو المعقدة.

تظل الخامات ودقتها كما هي. قد لا يصغر النموذج كثيرًا إذا غلبت عليه الخامات. الأهداف ليست ضمانًا.

الخطوات والصيغ والحدود

ما هو تحسين النماذج ثلاثية الأبعاد؟

يجمع GLB الشبكات والمواد والخامات في ملف واحد. نظّف البيانات الهندسية المكررة أو قلّل المثلثات للنشر على الويب. لا تنشئ الأداة نماذج جديدة ولا تزيد وضوح الخامات.

خطوات الاستخدام

اختر GLB ثابتًا أو المثال، وافحص الأصل، واختر طريقة، ثم حسّن وقارن ونزّل.
احتفظ بكل المثلثات. احذف البيانات المكررة واجمع الرؤوس المتطابقة. الهدف إبقاء 75% من المثلثات؛ يتوقف عند حدّ خطأ هندسي صغير.
قارن الشكل والأجزاء الرقيقة والحواف والخامات من الزاوية نفسها. استخدم الشبكة السلكية، ثم نزّل GLB وافتحه في برنامجك. يسجّل تقرير JSON الحجم والمثلثات والإعدادات الفعلية.

اختيار الإعدادات

الخيار	ما الذي يتغير
تنظيف البيانات	احتفظ بكل المثلثات. احذف البيانات المكررة واجمع الرؤوس المتطابقة.
متوازن	الهدف إبقاء 75% من المثلثات؛ يتوقف عند حدّ خطأ هندسي صغير.
أصغر	الهدف إبقاء 50% من المثلثات. قد تتغير التفاصيل الرقيقة أو المعقدة.
الصيغ والحدود	ملف GLB واحد · 25 MiB · نماذج ثابتة فقط الحدود: 250000 رأس و500000 مثلث (المخزّن وكل النسخ المعروضة في كل مشهد)، 32 MiB مفكوكة، 1000 عقدة، 16 مشهدًا و512 جزء شبكة مخزّنًا/معروضًا. حتى 12 خامة PNG/JPEG مضمّنة، 4096 px لكل جانب و16000000 بكسل إجمالًا. تتوقف كل قراءة أو مرحلة معالجة/معاينة بعد 45 ثانية. تحتاج المعاينة إلى WebGL 2. حدّ الخطأ الهندسي 0.1% من نصف قطر الشبكة في المتوازن و0.5% في الأصغر؛ لا يضمن مظهرًا مطابقًا.
الميزات غير المدعومة	صدّر نموذجًا ثابتًا بلا حركة أو جلود أو أهداف تشوّه. تُقبل شبكات المثلثات فقط. حوّل الخطوط والسحب النقطية إلى شبكات. موصّلات البيانات المتفرقة غير مدعومة. أعد تصدير GLB قياسي. المراجع الخارجية غير مدعومة. صدّر GLB مع خامات مضمّنة. لا تُقبل Draco أو KTX2 أو الامتدادات المجهولة. صدّر GLB غير مضغوط بخامات PNG/JPEG.

مثال والنتيجة المتوقعة

مع 20000 مثلث، تستهدف الطريقة المتوازنة 15000. قد يوقفها حدّ الخطأ عند 18000؛ تعرض الصفحة العدد الفعلي. هذه أرقام توضيحية وليست وفرًا مقاسًا. لا تتغير الخامات، لذا لا يعني تقليل المثلثات 25% تقليل حجم الملف 25%.

إذا لم يعمل

اقرأ الخطأ ثم أعد تصدير glTF 2.0 GLB ثابت وغير مضغوط بخامات PNG/JPEG مضمّنة. احتفظ بالمشروع الأصلي. إذا بلغت مرحلة 45 ثانية، جرّب تنظيف البيانات أو نموذجًا أصغر.
فشل فحص النتيجة. احتفظ بالأصل وجرّب تنظيف البيانات.

الأسئلة الشائعة

ماذا يغيّر التحسين؟

أي طريقة أختار؟

الهدف إبقاء 75% من المثلثات؛ يتوقف عند حدّ خطأ هندسي صغير. احتفظ بكل المثلثات. احذف البيانات المكررة واجمع الرؤوس المتطابقة.

لماذا ما زال الملف كبيرًا؟

تظل الخامات ودقتها كما هي. قد لا يصغر النموذج كثيرًا إذا غلبت عليه الخامات. الأهداف ليست ضمانًا. لم يصغر الملف. احتفظ بالأصل؛ قد تشغل الخامات معظم الحجم.

لماذا لا يفتح النموذج؟

اقرأ الخطأ ثم أعد تصدير glTF 2.0 GLB ثابت وغير مضغوط بخامات PNG/JPEG مضمّنة. احتفظ بالمشروع الأصلي. إذا بلغت مرحلة 45 ثانية، جرّب تنظيف البيانات أو نموذجًا أصغر.

هل يُرفع نموذجي؟

لا. يعمل الفحص والتحسين والعرض في هذا المتصفح. لا ترفع الأداة نموذجك ولا تخزّنه. إغلاق الصفحة يمسح حالة المعالجة.