Как Google оптимизирует процесс создания 3D-моделей путем оценки сложности объекта и выбора лучших наборов изображений

Патент Google описывает внутреннюю систему для оптимизации создания 3D-моделей. Система оценивает сложность объекта (геометрию, текстуру), чтобы определить необходимое количество и ракурсы снимков. Затем она анализирует полученные наборы изображений, оценивает качество потенциальной 3D-визуализации и выбирает лучший набор для финального рендеринга.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу эффективного и качественного создания трехмерных моделей (3D object data models) физических объектов. Он направлен на оптимизацию процесса сбора данных (определение оптимального количества и ракурсов снимков в зависимости от сложности объекта) и автоматизацию выбора наилучшего набора изображений для генерации финальной 3D-визуализации. Патент не устраняет SEO-манипуляции и не описывает улучшений в ранжировании веб-поиска.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматизированной оценки сложности объекта и последующего ранжирования наборов изображений для целей 3D-моделирования. Система вычисляет оценку сложности объекта (Feature-based score), чтобы определить параметры съемки, а затем оценивает полученные наборы изображений (Image-based score), чтобы определить, какой набор обеспечит наилучшую 3D-реконструкцию.

Как это работает

Ключевой механизм работает в несколько этапов:

Оценка объекта: Вычисляется Feature-based score, основанный на характеристиках объекта (геометрия, текстура, цвет, материал).
Планирование съемки: На основе Feature-based score определяется необходимое количество изображений и углы съемки.
Сбор данных: Система получает несколько наборов изображений объекта.
Оценка наборов: Для каждого набора вычисляется Image-based score. Эта оценка базируется на качестве предполагаемой 3D-визуализации, которая будет сгенерирована путем объединения изображений (merged output). Оценка может учитывать анализ нормалей к поверхности (Surface normals) или точность совмещения с помощью проецируемых паттернов (Projected pattern).
Ранжирование и выбор: Наборы изображений ранжируются по Image-based score, и выбирается лучший набор.

Актуальность для SEO

Высокая (в контексте 3D и AR). С ростом важности трехмерной визуализации в электронной коммерции (E-commerce) и технологиях дополненной реальности (AR), методы эффективного и масштабируемого создания 3D-моделей являются критически важными для Google. Базовые принципы оптимизации и контроля качества, описанные в патенте, остаются актуальными.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с созданием 3D-активов (Asset Creation), а не алгоритмы ранжирования веб-страниц в органическом поиске. Он относится к области компьютерного зрения и 3D-графики. Он не дает прямых рекомендаций для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Feature-based score (Оценка на основе характеристик): Метрика, оценивающая сложность объекта на основе его характеристик, таких как геометрия, цвет, текстура поверхности (Surface texture), форма, материал и деформируемость (Deformability). Используется для определения оптимального количества изображений и ракурсов, необходимых для съемки.
Image-based score (Оценка на основе изображений): Метрика, оценивающая качество конкретного набора изображений. Основана на предполагаемом качестве 3D-визуализации, которая будет сгенерирована путем объединения (merged output) этого набора.
3D object data model (Трехмерная модель данных объекта): Цифровое представление трехмерной поверхности объекта, которое может быть отрендерено для просмотра.
Surface normal (Нормаль к поверхности): Вектор, перпендикулярный поверхности объекта в данной точке. Используется для расчета Image-based score путем анализа угла между нормалью и направлением на камеру.
Projected pattern (Проецируемый паттерн): Световой узор (видимый или невидимый свет, например, лазер или ИК), проецируемый на объект источником света во время съемки. Паттерн помогает системе точно совмещать изображения (spatially align), сделанные с разных ракурсов.
Merged output (Объединенный вывод): Результат пространственного совмещения и слияния нескольких изображений из набора для создания 3D-визуализации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки.

Вычисление Feature-based score на основе характеристик объекта, включая геометрию.
Определение количества изображений и углов (ракурсов), с которых они должны быть сняты, на основе этого Feature-based score.
Получение нескольких наборов изображений объекта.
Вычисление Image-based score для каждого набора. Эта оценка основана на предполагаемой 3D-визуализации, которая будет создана путем слияния (merged output) изображений этого набора.
Ранжирование наборов изображений на основе их Image-based score.
Выбор набора изображений на основе ранжирования.

Claim 3 (Зависимый): Детализирует расчет Image-based score.

Определение Surface normal пикселя на изображении относительно положения камеры, которая сделала снимок.
Расчет Image-based score на основе этой Surface normal.

Claim 4 и 5 (Зависимые от 3): Уточняют, что Image-based score наивысший, когда Surface normal находится под углом около 0 градусов к камере (камера смотрит прямо на поверхность), и наименьший, когда угол около 90 градусов (камера смотрит вдоль поверхности).

Claim 6 и 9 (Зависимые): Уточняют, что слияние изображений (merged output) может быть основано на сопоставлении цветов объекта или на сопоставлении Projected pattern на пространственно соседних изображениях.

Claim 7, 8, 16 (Зависимые): Детализируют расчет Feature-based score. Система может игнорировать (disregarding) определенные признаки на основе физических характеристик или классификации объекта. Например, если объект имеет непостоянную геометрию (например, мех), эти детали могут быть проигнорированы при оценке сложности.

Где и как применяется

Этот патент не применяется на стандартных этапах архитектуры веб-поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING и т.д.). Он относится к инфраструктуре создания контента (Asset Creation Pipeline), а именно к процессу генерации 3D-активов.

Система используется для создания 3D-моделей, которые затем могут появляться в таких продуктах, как Google Shopping, Google Images (3D-просмотр) или AR-приложениях.

Входные данные:

Информация о физическом объекте (предполагаемая геометрия, текстура, материал).
Множественные наборы 2D изображений объекта, снятые с разных ракурсов.
Данные о Projected pattern (если использовался).
Данные о положении камеры для каждого снимка.

Выходные данные:

Ранжированный список наборов изображений.
Выбранный (лучший) набор изображений, который будет использоваться для генерации финальной 3D object data model.

На что влияет

Типы контента: Влияет исключительно на процесс создания 3D-моделей физических объектов. Не влияет на ранжирование веб-страниц, статей, товаров или локальных страниц в органическом поиске.
Ниши и тематики: Наиболее актуально для E-commerce, где требуется создание 3D-визуализаций товаров.

Когда применяется

Алгоритм применяется на этапе сбора и предварительной обработки данных в процессе создания цифровой 3D-реконструкции физического объекта. Он используется для оптимизации количества необходимых снимков и для гарантии качества исходных данных перед началом процесса рендеринга.

Пошаговый алгоритм

Анализ объекта: Определение характеристик объекта, таких как геометрия, цвет, текстура поверхности, материал и деформируемость.
Вычисление Feature-based score: Расчет оценки сложности объекта. Система может игнорировать некоторые признаки в зависимости от типа объекта (например, детали геометрии меха).
Планирование сбора данных: На основе Feature-based score система определяет, сколько изображений необходимо и с каких углов их нужно снять. Чем сложнее объект, тем больше снимков требуется.
Сбор данных: Получение одного или нескольких наборов изображений объекта. На этом этапе может использоваться источник света для проецирования Projected pattern на объект.
Анализ наборов изображений: Для каждого набора система оценивает потенциальное качество будущей 3D-визуализации. Это включает:
- Анализ точности совмещения: Оценка того, насколько хорошо соседние изображения могут быть совмещены (например, путем сопоставления Projected pattern).
- Анализ Surface normals: Оценка ракурсов съемки относительно поверхностей объекта.
Вычисление Image-based score: Расчет итоговой оценки качества для каждого набора изображений на основе анализа.
Ранжирование и выбор: Ранжирование всех полученных наборов на основе Image-based score и выбор наилучшего набора для генерации финальной 3D-модели.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке визуальных данных и характеристик физических объектов. Он не использует стандартные SEO-факторы.

Контентные факторы (Изображения): Наборы 2D изображений объекта, снятые с разных ракурсов.
Мультимедиа факторы: Данные о цвете и текстуре (Surface texture) объекта, зафиксированные на изображениях.
Технические данные (Съемка): Данные о геометрии объекта, данные о Projected pattern (если используется), метаданные о положении и настройках камеры.
Структурные и Физические факторы: Геометрия объекта, форма, тип материала, наличие деформируемых частей (Deformability).

В патенте не упоминаются ссылки, заголовки, мета-теги, поведенческие факторы, скорость загрузки, микроразметка и т.д.

Какие метрики используются и как они считаются

Feature-based score: Метрика сложности объекта. Рассчитывается на основе анализа геометрии, цвета, текстуры, формы и деформируемости. Может быть взвешенной суммой оценок по каждой характеристике, при этом некоторые характеристики могут быть исключены в зависимости от типа объекта.
Image-based score: Метрика качества набора изображений для 3D-моделирования.
Анализ Surface normal: Метод расчета Image-based score. Вычисляется угол между нормалью к поверхности в данной точке и линией, соединяющей эту точку с камерой.
- Пороговые значения: Углы, близкие к 0° (прямой вид), дают более высокий скор; углы, близкие к 90° (скользящий вид), дают более низкий скор из-за искажений.
Точность совмещения (Alignment accuracy): Оценка того, насколько точно соседние изображения могут быть пространственно совмещены (spatially align) на основе общих признаков объекта или Projected pattern.

Выводы

Патент чисто технический и инфраструктурный: Патент описывает внутренние процессы Google для генерации 3D-активов и инфраструктуру 3D-моделирования (Computer Vision). Он не содержит прямых рекомендаций для SEO и не описывает алгоритмы ранжирования веб-поиска.
Оптимизация создания 3D-моделей: Система направлена на автоматизацию процесса: она определяет сложность объекта (Feature-based score), чтобы минимизировать количество необходимых снимков, и оценивает качество исходных данных (Image-based score), чтобы выбрать лучший набор для рендеринга.
Учет характеристик материала: Система адаптирует оценку сложности, учитывая тип материала, и может игнорировать определенные признаки для нестабильных или деформируемых поверхностей (например, меха).
Конкретные методы оценки качества: Патент описывает технические методы оценки качества изображений для 3D-реконструкции, такие как анализ углов съемки (Surface normals) и использование структурированного света (Projected pattern).
Отсутствие ценности для органического SEO: Для SEO-специалистов, работающих над ранжированием сайтов в органическом поиске, этот патент не несет практической ценности в плане стратегий оптимизации контента, ссылок или технических аспектов сайта.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным, описывает технологии компьютерного зрения и 3D-моделирования и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Патент не дает рекомендаций для Best Practices в SEO.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций с поисковой выдачей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочные инвестиции Google в технологии 3D, дополненной реальности (AR) и визуального контента. Стратегически это указывает на растущую важность интерактивных визуальных форматов, особенно в электронной коммерции. Хотя этот патент не влияет на SEO-стратегию ранжирования, он подчеркивает необходимость для E-commerce проектов готовить высококачественные визуальные активы (включая 3D) для улучшения пользовательского опыта и интеграции с сервисами Google.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает процесс создания 3D-моделей, а не ранжирования веб-контента.

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на ранжирование сайтов в Google Поиске?

Нет. Патент описывает методы сбора и оценки изображений для создания 3D-моделей физических объектов. Он никак не связан с алгоритмами ранжирования веб-страниц, анализом ссылочного профиля, текстовой релевантности или оценкой качества контента сайта.

Поможет ли этот патент улучшить ранжирование изображений в Google Images?

Нет. Патент не описывает алгоритмы, по которым ранжируются изображения в поиске по картинкам. Он описывает внутренний процесс, как выбирается лучший набор изображений для генерации одного конкретного 3D-актива.

Что такое «Feature-based score» и как он влияет на SEO?

Feature-based score — это внутренняя метрика Google для оценки сложности физического объекта (его геометрии, текстуры, формы) перед его фотографированием для 3D-модели. Эта оценка определяет, сколько снимков и с каких ракурсов нужно сделать. На SEO она не влияет.

Учитывает ли система тип материала при анализе сложности?

Да. Патент упоминает, что Feature-based score может рассчитываться с игнорированием некоторых характеристик в зависимости от типа объекта или материала. Например, детальная геометрия меха может быть проигнорирована, так как она изменчива, в отличие от стабильной геометрии кожаной поверхности.

Что такое «Image-based score»?

Image-based score — это оценка того, насколько хорошо конкретный набор фотографий подходит для создания качественной 3D-визуализации. Он учитывает технические факторы съемки, например, угол камеры относительно поверхности объекта (анализ Surface normal) и точность совмещения снимков.

Зачем Google использует проецируемые паттерны (Projected pattern)?

Projected pattern (например, световая сетка или узор) проецируется на объект во время съемки. Это создает искусственные опорные точки, которые помогают системе компьютерного зрения точно совместить изображения, сделанные с разных ракурсов, что критически важно для построения точной 3D-геометрии.

Какое значение этот патент имеет для E-commerce сайтов?

Значение косвенное. Патент демонстрирует технологический подход Google к масштабируемому созданию 3D-моделей товаров. Для владельцев магазинов это сигнал о важности развития 3D-визуализации своих продуктов для обеспечения лучшего пользовательского опыта и потенциальной интеграции с сервисами Google (Shopping, AR), но не дает прямых SEO рекомендаций.

Упоминаются ли в патенте стандартные факторы SEO, такие как E-E-A-T или ссылки?

Нет. Патент полностью сосредоточен в области компьютерной графики, компьютерного зрения и 3D-моделирования. Факторы авторитетности сайта, качества контента или ссылочный профиль в нем не рассматриваются.

Актуален ли этот патент сегодня?

Да, технологии, описанные в патенте, являются базовыми для систем 3D-сканирования и реконструкции. Учитывая активное развитие AR-технологий и инструментов 3D-просмотра товаров в поиске, актуальность этих методов для Google остается высокой.

Можно ли использовать принципы из этого патента для оптимизации контента на сайте?

Нет. Описанные принципы, такие как расчет Feature-based score или анализ Surface normals, применимы только в контексте создания 3D-моделей из физических объектов и не переносятся на задачи оптимизации веб-контента или традиционного SEO.