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最初のシーンを作成する前に
シーンはデジタルツインを表現するリソースに依存しています。これらのリソースは 3D モデル、データ、またはテクスチャファイルで構成されています。リソースのサイズと複雑さ、シーン内の要素 (照明など)、コンピューターハードウェアは、 AWS IoT TwinMaker シーンのパフォーマンスに影響します。このトピックの情報を活用することで、ラグや読み込み時間を短縮し、シーンのフレームレートを向上できます。
リソースを にインポートする前に最適化する AWS IoT TwinMaker
を使用して AWS IoT TwinMaker 、デジタルツインをリアルタイムで操作できます。シーンを最大限に活用するには、リソースをリアルタイム環境での使用で最適化することをお勧めします。
3D モデルはパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。複雑なモデルジオメトリやメッシュはパフォーマンスを低下させる可能性があります。例えば、産業CADモデルには高い詳細レベルがあります。 AWS IoT TwinMaker シーンで使用する前に、これらのモデルのメッシュを圧縮し、ポリゴン数を減らすことをお勧めします。用の新しい 3D モデルを作成する場合は AWS IoT TwinMaker、詳細レベルを設定し、すべてのモデルにわたって維持する必要があります。ユースケースの視覚化や解釈に影響を与えない詳細をモデルから削除します。
モデルを圧縮してファイルサイズを減らすには、DRACO3D データ圧縮 などのオープンソースメッシュ圧縮
最適化されていないテクスチャもパフォーマンスに影響する可能性があります。テクスチャに透明度が必要ない場合は、 形式ではなくPEGイメージPNG形式を選択することを検討してください。ベーシス・ユニバーサルテクスチャ圧縮
AWS IoT TwinMakerでのパフォーマンスのベストプラクティス
で最高のパフォーマンスを得るには AWS IoT TwinMaker、以下の制限とベストプラクティスに注意してください。
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AWS IoT TwinMaker シーンレンダリングのパフォーマンスはハードウェアによって異なります。パフォーマンスはコンピューターのハードウェア構成によって異なります。
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AWS IoT TwinMaker内のすべてのオブジェクトのポリゴンの総数を 100 万未満にすることをお勧めします。
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シーンごとに合計で 200 のオブジェクトを作成することをお勧めします。シーン内のオブジェクト数を 200 以上に増やすと、シーンのフレームレートが下がる可能性があります。
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シーン内のすべての一意の 3D アセットの合計サイズは 100 MB を超えないようにすることをお勧めします。100 MB を超えた場合は、ブラウザやハードウェアによっては読み込み時間が遅くなったり、パフォーマンスが低下したりする可能性があります。
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シーンにはデフォルトでアンビエント照明があります。シーンにライトを追加して特定のオブジェクトにピントを合わせたり、オブジェクトに影を落としたりすることができます。シーンごとに 1 つのライトを使用することをお勧めします。必要に応じてライトを使用し、シーン内で現実世界のライトを複製することは避けてください。
詳細
シーンのパフォーマンスを向上させるために使用できる最適化テクニックの詳細については、以下のリソースを活用してください。
