LiDAR メッシュ を クリーンアップ し 法線 を 再計算。 余計 な トポロジー を リトポ で 整え LOD を 三段階 用意。 テクスチャ は ベイク と アトラス 化 で ドローコール を 削減。 仕上げ に 色域 と ガンマ を 実機 で 確認 し 質感 と 軽さ を 両立 させます。
特徴 点 の 乏しい 表面 には 補助 マーカー を 期間 限定 で 使い 検出 精度 を 安定 させます。 誤検出 を 減らす ため 負例 データ を 学習 セット に 追加。 初回 は QR で 導入 し 以降 は 物体 だけ で 認識 する 流れ が 快適 です。
オンデバイス 推論 は バッチ 化 と スロットリング で 消費 を 抑えます。 シャドウ 品質 と 反射 設定 は 動的 に 落とし 体感 品質 を 保持。 長時間 セッション では 休憩 提案 を 挿入。 省電力 モード と パフォーマンス モード を 切り替え 選択 の 余地 を 提供 します。
展示 室 で 古い 壺 に 近づく と かすかな 歌声 が 立ち上がり 亀裂 の 部位 に 重なる 昔 の 修復 跡 が 浮かびました。 来場者 は 祖母 の 台所 を 思い出し 涙した と 記録。 AR は 無言 の 物 に 声 を 与え 世代 を つなぐ きっかけ を 作りました。
試着 室 で 服 を かざす と 生地 調達 の 透明性 洗濯 負荷 目安 修理 サービス 先 が 立体 的 に 表示。 購入 前 に 手入れ の 現実感 を 掴め 返品 率 が 減少。 店員 は 質問 に 伴走 し レビュー コメント を 収集 して 改善サイクル を 回しました。
学級 の タブレット を 使い 畑 の 区画 を 認識 すると その日 の 作業 と 注意 点 が 子ども 目線 で 浮かぶ。 当番 が 記録 し 合図 を 送り 合い 失敗 は ストーリー に 変換。 家庭 へ 通知 が 届き 会話 が 生まれ 地域 の 参加 も 増えました。