3MF/GLTF格式在线转换

简介: 3D模型在线转换是一个可以进行3D模型格式转换的在线工具,支持多种3D模型格式进行在线预览和互相转换。

3MF与GLTF格式简介

微软联合惠普、欧特克、3D Systems、Stratasys等巨头组成的3MF联盟推出的一种格式。3MF格式能够更完整地描述3D模型,除了几何信息外,还可以保持内部信息、颜色、材料、纹理等其它特征。同样也是一种基于XML的数据格式,具有可扩充性,档案格式能够更完整地描述3D模型,除了几何信息外,还可以保持内部信息、颜色、材料、纹理等其它特征。
GLTF是由OpenGL和Vulkan背后的3D图形标准组织Khronos所定义,成为Web上的3D对象标准。GLTF文件格式包括场景、摄像机、动画、网格、材质、纹理、渲染技术、着色器等元素。

3MF格式转换成GLTF格式

3MF格式和GLTF格式都有广泛的用途,在模型应用工作中,经常需要将3MF格式转换成GLTF格式,怎么将3MF格式在线转换成GLTF格式呢?推荐一款在线模型转换工具:3MF转GLTF网站
3MF转GLTF网站是3D模型在线转换工具集中的一个,网站提供多种模型格式文件之间进行互转,支持将3MF格式在线转换为GLTF格式。
image.png

文件上传
在打开的格式转换页面中,点击【上传文件】,选择待转换的目标文件。
image.png

如果模型文件包含有附属文件(如材质贴图),则需要将文件同时上传。上传方式:点击【上传文件】,在文件选择框中,按住键盘上的【Shift】键,通过鼠标左键同时选择多份文件,进行文件上传。
3MF转GLTF网站也支持通过拖拽的方式,将文件进行上传。在资源管理器中,选择一份或多份模型相关文件,拖拽至3MF转GLTF网站中的文件接收区域,即可完成3D模型文件的上传。
image.png

格式转换
在将模型文件上传至3MF转GLTF网站后,网站将自动完成模型格式的转换。
image.png

3MF转GLTF模型格式需要花费一些时间,转换时间长度主要与模型的大小和面数相关,文件越大、模型面数越多,转换需要的时间就越长。
在等待一段时间后,网站完成了模型格式的转换,展示页面如下。
image.png

在3MF转GLTF网站完成模型格式转换完成后,此时可以在线预览模型转换结果,可以直接下载转换结果,也可以继续转换下一个模型。
模型预览
点击3MF转GLTF网站页面中的【预览】按钮,在新开页面中对模型文件进行在线预览。
image.png

3MF转GLTF网站在进行模型格式在线转换时,支持对顶点颜色和图片纹理进行处理,转换后的模型,不仅保留了基础的模型结构,还保留了模型的顶点颜色和图片纹理。
模型下载
在3MF转GLTF网站的转换页面会预览页面中,点击【下载】按钮,网站会自动生成模型文件的下载链接。
image.png

通过3MF转GLTF网站生成的下载链接,可以将GLTF格式的模型文件下载到本地。生成的下载链接24小时内有效,超时将不能下载,需要及时下载文件。
以上就是3MF格式和GLTF格式的介绍,以及3MF格式转换成GLTF格式的方法。

目录
相关文章
|
vr&ar
USDZ/OBJ格式在线转换
3D模型在线转换是一个可以进行3D模型格式转换的在线工具,支持多种3D模型格式进行在线预览和互相转换。
1049 0
USDZ/OBJ格式在线转换
|
数据采集 Web App开发 数据挖掘
利用Python和Selenium实现定时任务爬虫
利用Python和Selenium实现定时任务爬虫
|
存储 人工智能 图形学
GLB/GLTF在线纹理编辑
GLB文件中的纹理数据采用了嵌入式存储的方式,具有较小的文件体积和高效的数据传输,能够提高3D模型的加载速度和渲染质量。
1007 1
CAD2023网盘下载直接安装即可使用无需激活AutoCAD
AutoCAD是目前计算机辅助设计领域最流行的CAD软件,此软件功能强大、使用方便,在国内外广泛应用于机械、建筑、家居、纺织等诸多行业。CAD制图软件具有良好的用户界面,通过交互菜单或命令行方式便可以进行各种操作。它的多文档设计环境,让非计算机专业人员也能很快地学会使用。在不断实践的过程中更好地掌握它的各种应用和开发技巧,从而不断提高工作效率。
8381 0
|
监控 网络协议 Nacos
Nacos:构建微服务架构的基石
Nacos:构建微服务架构的基石
883 3
|
C++
3D模型在线转换工具
NSDT 3Dconvert是一个可以进行3D模型格式转换的在线工具,并支持GLTF、GLB、OBJ、STL、STP、IGS、FBX、IFC、DXF等3D模型在线预览和转换成果下载。
3438 1
3D模型在线转换工具
|
Linux 数据库 开发工具
从零到一,如何轻松上手 TDengine:一位计算机小白的学习笔记
对于许多初学者来说,面对虚拟机、Linux 系统和数据库集群时,总有一种“无从下手”的感觉。但事实上,任何技术的掌握都离不开勇于尝试和不断学习。本文作者刘艺博在这篇文章中分享了他从零开始学习 TDengine 的亲身经历,无论是从安装环境、操作系统的适应,到如何轻松应对海量时序数据,他都以自己独特的视角为我们提供了宝贵的经验。无论你是否有技术背景,都可以通过这篇文章,轻松跨越学习的障碍,开启属于自己的数据分析之旅。
527 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 缓存
【AI系统】GPU 架构回顾(从2018年-2024年)
2018年发布的Turing图灵架构,采用12nm工艺,包含18.6亿个晶体管,大幅提升了PC游戏、专业图形应用及深度学习推理的效率与性能。Turing引入了RT Core和Tensor Core,分别用于实时光线追踪和加速深度学习计算,支持GDDR6内存,显著提升了数据传输速率和效率。此外,Turing架构还支持NVLink 2.0,增强了多GPU协同工作的能力,适用于复杂的图形渲染和深度学习任务。
1076 0
【AI系统】GPU 架构回顾(从2018年-2024年)
|
Windows
Windows下文件夹映射的实现(将文件夹从一个盘映射到另一个盘)
Windows下文件夹映射的实现(将文件夹从一个盘映射到另一个盘)
2274 0
|
存储 数据安全/隐私保护 C++
向他人分享你的模型设计成果
在模型设计或交付工作过程中,经常需要为你的团队成员或甲方客户分享你的模型设计成果。在分享过程中,文件大小和复杂性、版本控制问题、权限和访问控制、网络和存储限制、数据安全和隐私等因素,都会影响最终的效果。
484 0
向他人分享你的模型设计成果