大规模群体动画一直是虚拟现实技术研究的热点之一。群体动画技术广泛应用于游戏、电影动漫、建筑规划以及火灾等灾难现场模拟与辅助指挥。通过群体行为的真实模拟,可以辅助电影动漫产生真实宏大场景效果;可以在公共场所(商场、体育场馆、娱乐场所等)规划设计中模拟验证安全通道等设计的合理性;可以为智能交通管理(红绿灯有效设置,主干路口的交通流量管理)提供模拟环境;也可以为灾难现场指挥提供指导和训练平台。目前这个方面的研究得到了广泛的重视,对群体动画的研究和创作工具产生了极大的需求,同时一套完整高效的群体动画设计与制作工具也将促进影视动画等方面数字媒体产业的发展。作为群体动画技术的一个关键技术,模型简化占据着不可替代的重要位置。要实现大规模的场景,必然会涉及要绘制和渲染大量的模型,而对于实时场景渲染来说,渲染速度和模型的视觉逼真度是两个非常重要的指标。要达到两个指标的和谐统一,那么就必须选择一个很好的算法来实现渲染速度和模型显示逼真度的折中。对于静态模型,现有技术已经很好的实现了模型简化。根据简化算法的简化方式可将其分为四大类:顶点聚类算法、增量式简化算法、采样算法和自适应细分算法。在这四类模型简化算法的基础上发展起来的静态大规模场景简化技术也比较完善,如基于细节层次模型的大规模场景简化技术和基于点采样的大规模场景简化技术等。本文就以上算法和技术做了具体的研究和分析,并生成了一种新的算法:一种基于点采样的模型简化算法和大规模场景简化技术。虽然静态大规模场景简化技术已经比较完善,但动态的大规模场景的简化技术才刚起步,实现效果也不理想。针对这种情况,在提出的新算法中,加入了动态模型的简化新方法。实验结果表明:在保证场景的渲染速度和视觉真实性的条件下,能很好的实现30000人的实时动画。