AI驱动的Web3D实时渲染优化：几何压缩与LOD调度

在Web3D交互实验室的前沿技术探索中，我们针对浏览器端大规模三维场景的实时渲染瓶颈，实验了基于AI的几何压缩与动态LOD调度方法。传统方案依赖人工预设层级，难以适配复杂模型与动态视角。我们采用轻量级神经网络预测模型，在预处理阶段对网格进行语义分割与顶点聚类，生成多级细节表示；运行时结合视点运动预测，动态调整LOD切换阈值与压缩流传输优先级。

进展：在包含200万三角面的测试场景中，首帧加载时间降低约35%，平均帧率提升22%，内存占用减少18%。

下一步计划：将模型扩展至点云与体素数据，并探索WebGPU下的并行解码调度，进一步降低端侧算力需求。