细分技术是计算机图形学研究的热点方向,其研究成果在多个领域得到应用。体细分作为细分技术的一个分支,主要应用于自由变形。在自由变形时,如果控制网格(体网格)过于稀疏,变形后的模型会在控制网格体之间出现不连续的现象。如果对控制网格细分后再变形,可以减少这种不连续性,但是非常耗时。因此,本文提出在GPU内进行体网格的细分。近几年,随着GPU技术的发展,GPU的浮点计算性能大大提高,甚至超过了当代主流CPU。许多重要的算法已经被改进以达到平衡CPU和GPU之间的工作量的目的。本文介绍了一种已有的四面体网格细分算法。虽然这种算法可以消除变形中出现的不连续现象,但是其运行时间复杂度相当高。随后,本文分析并改进了这种细分算法,将算法框架改变为CPU内预计算和GPU内实时计算两部分。这种细分方法的引入,加快了体细分速度,从而实现了实时细分的目的。最后,本文将这个细分框架运用于自由变形技术。本文对自由变形算法稍加改变,使最后重心坐标插值部分适合在GPU内执行,从而形成了一个完整的实时变形框架。