在 Hololoot，我們的目標是成為遊戲玩家、各個領域的專業人士以及任何有想法在他們的項目中實施 NFT 或 Metaverse 的人的通用工具。 我們是怎麼來到這裡的？

在 Hololoot 之前，Core Team 從事商業 VR 項目。 整個故事開始於 2016 年，當時我們（Adam Bialon 和 Maciej Szafarczyk）決定將獲得的知識和經驗結合在一起。

我們努力的基礎建立在比即使在最負盛名的大學裡也能學到的東西之上。 這是對 VR 和 AR 的熱情。 這就是我們確信這兩種技術在娛樂、各個行業、商業、教育甚至軍事領域提供無限可能性的地方。

我們向客戶（工廠、開發商、製造商等）提供的所有產品都證明了虛擬現實和擴展現實應用的多樣性。 我們的解決方案有助於提高工人的安全性，降低製造成本，在眾多教育機構中開闢新的學習領域。 借助 VR 和 AR 解決方案，學生可以探索新的、未被發現的世界，而導師則可以擴展他們的技能和經驗。

基於知識的工程

在我們從事許多項目的過程中，我們了解到構建移動應用程序的經典方法非常耗時。

構建 1.0 版、收集反饋、應用更改、重新編譯代碼、部署、構建 1.1 版……起泡、沖洗、重複

為了尋找這種情況的替代方案，我們偶然發現了基於知識的工程方法。 博士 Filip Górski 是研究和開發該領域的最佳科學家之一。 作為我們尊貴的顧問，他確保我們走正確的道路。

更快、更便宜、更好、更大

通過將 KBE 應用於我們的基礎設施，我們能夠實時編輯 AR 應用程序的內容，而無需接觸源代碼。 所有內容都在線存儲在 Hololoot Cloud 上。 這意味著不會大量使用移動設備的存儲和無限的擴展可能性。 即時同步和實時定制功能也將由雲處理，而不是不必要地耗盡您設備的資源。 上述解決方案讓我們為即將到來的 AR 眼鏡時代做好了準備。

Core 團隊在之前出售給當地教育部門私人投資者的 VR 項目中成功部署了這種方法。 它用於以無編碼方式構建虛擬教室。

遊戲化 Gamification

在瀏覽 Holoverse 時，即。 通過手機的相機鏡頭看世界，您偶爾會遇到 Hololoot Box。 所說的盒子將擁有流行的戰利品機制，你可以在許多現代遊戲中找到。

通過尋找 H-Box，您可能會獲得 $HOL 代幣、保護自己的傳奇級 NFT 碎片或找到有關當前應用內任務的線索。

我們旨在以定期訪問 Holoverse 的形式保持用戶的參與，但我們希望以合乎道德的方式做到這一點。 我們希望避免 FOMO，這已被證明會對人的心理健康產生負面影響。 公平、非侵入性的系統，其中訪問頻率並不能決定體驗的質量，這正是我們想要的。

我們的顧問來自克拉科夫經濟大學，博士。 Marek Makowiec 和博士 Aleksandra Witoszek 確保我們在這個主題上保持領先。

Hololoot Cloud 全息雲

如前所述，我們選擇了雲計算。 它快速、靈活、安全且易於擴展。

我們自己的平台 Hololoot Cloud 是該系統的核心，它是用於流暢沉浸在 Holoverse 中的後端，以及所有 3D 對象的數據庫。

雲存儲、身份和訪問管理， 組織管理和委託管理由它處理。

雲是用現代技術構建的： Azure 雲、React、WebGL、Java、NoSQL 存儲、機器學習。

它允許： 公司的管理儀表板，包括內容管理； 3D模型預覽，3D視圖可嵌入其他網站； 基於角色的授權系統、身份和訪問管理。

Hololoot Cloud 支持完全自動化的部署，可顯著縮短新功能的上市時間。 應用自動備份、審計和監控以實現良好的服務可用性。 事實證明，它可以處理數十萬種具有 3D 模型的產品。

所有自助服務功能都允許立即無縫管理 AR 應用程序用戶可用的內容，同時保持界面簡單。 具有可切換功能的 3D 模型的頂層顯示所需的所有配置，材料在雲端自動化。

Hololoot App

Hololoot App 與 Hololoot Cloud 集成，可實現即時 3D 模型同步。 與 Hololoot Match 的連接使該應用程序能夠為用戶提供有關他們正在尋找的內容的高質量建議。

Hololoot 使用 ARkit、AR Foundation 和 glTF 等先進技術 文件，為我們的用戶提供呈現內容的最佳體驗。 我們利用深度相機對房間進行非常精確的掃描並可以識別 3D 元素。 我們平台上的新一代 AR 眼鏡只是時間問題。

Hololoot AR 正在使用一種稱為 Light Estimation 的技術從物理世界實時收集數據。 溫度或亮度等環境光數據通過色彩校正應用於 3D 模型。 他們模仿現實世界。

Hololoot Match

這只不過是我們在 Hololoot 生態系統中實施的我們自己的機器學習算法。

Production:

Hololoot Match 通過在設計新模型時重用和專門化通用或預訓練模型來提高生產力。 它還使用系統中出現的新數據更新模型。

Search:

Hololoot Match 在我們的 NFT 搜索引擎中實現。 當您搜索可用的 NFT 時，每次滑動都會增加找到所需內容的可能性。 該應用程序允許我們的用戶調整他們對一次性搜索的偏好或將其設置為默認值。 用戶可以在機器學習的幫助下發現新的 NFT。 這是 NFT 市場上的一個全新事物。

3D 生成器

每當創建東西時，有兩種方法可以這樣做，具體取決於用戶的進步水平。 您可以手動手工製作每件作品，也可以使用算法自動製作它們。

手動創建為您提供質量並且非常耗時。 完美需要時間。 後一種方法以質量為代價為您節省了大量時間。

在 Hololoot，我們融合了兩個世界的精華。 我們從頭開始構建我們自己的掃描設備。 這使我們能夠創建真實世界材料的數字孿生體——織物、金屬、木材、陶瓷等。手動資產生成是一個乏味的過程。 因此，我們的目標是盡可能自動化一切。 我們的自動化過程有一個條件——不影響質量。

3D 資產創建指南

我們希望 Hololoot 成為一種自助服務產品。 我們編寫了詳細的指南，允許任何具有基本 3D 建模技能的人快速輕鬆地準備資產，以便將它們放置在 Hololoot Cloud 上並發送到 Hololoot AR 應用程序中。

有很多算法、服務、書呆子談話和代碼有助於整個 Hololoot 生態系統的創建。 這裡所涵蓋的只是觸及了正在創建的內容的表面。

我們將保持自己的辛勤工作、不眠之夜和咖啡因的使用量，但請確保您繼續關注第二部分，我們將在其中討論代幣經濟學和更多有趣的信息。

如果沒有我們才華橫溢的開發人員，將很難達到我們現在的水平。 Kamil Gawelek 負責我們的 AR 軟件開發，而 Rafal Pronko 負責我們所有的數據。 所有這些令人瞠目結舌、精美的 3D 資產以及它們的正常運行以及所有未來的資產都是我們的兩位 3D 專家 Artur Przylucki 和 Pawel Szulik 努力的成果。