論文の概要: Vitruvio: 3D Building Meshes via Single Perspective Sketches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13634v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 22:24:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 13:54:50.365322
- Title: Vitruvio: 3D Building Meshes via Single Perspective Sketches
- Title(参考訳): Vitruvio:Single Perspective Sketchesによる3Dビルディングメッシュ
- Authors: Alberto Tono and Martin Fischer
- Abstract要約: Vitruvioは、特定のビルディングデータセット上のSVRタスクにOccupancy Networkを適用する。
推論プロセスは26%以上加速する。
これにより、再建精度(チャンファー距離で測定される)が18%向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8339831319589134
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Today's architectural engineering and construction (AEC) software require a
learning curve to generate a three-dimension building representation. This
limits the ability to quickly validate the volumetric implications of an
initial design idea communicated via a single sketch. Allowing designers to
translate a single sketch to a 3D building will enable owners to instantly
visualize 3D project information without the cognitive load required. If
previous state-of-the-art (SOTA) data-driven methods for single view
reconstruction (SVR) showed outstanding results in the reconstruction process
from a single image or sketch, they lacked specific applications, analysis, and
experiments in the AEC. Therefore, this research addresses this gap,
introducing a deep learning method: Vitruvio. Vitruvio adapts Occupancy Network
for SVR tasks on a specific building dataset (Manhattan 1K). This adaptation
brings two main improvements. First, it accelerates the inference process by
more than 26\% (from 0.5s to 0.37s). Second, it increases the reconstruction
accuracy (measured by the Chamfer Distance) by 18\%. During this adaptation in
the AEC domain, we evaluate the effect of the building orientation in the
learning procedure since it constitutes an important design factor. While
aligning all the buildings to a canonical pose improved the overall
quantitative metrics, it did not capture fine-grain details in more complex
building shapes (as shown in our qualitative analysis). Finally, Vitruvio
outputs a 3D-printable building mesh with arbitrary topology and genus from a
single perspective sketch, providing a step forward to allow owners and
designers to communicate 3D information via a 2D, effective, intuitive, and
universal communication medium: the sketch.
- Abstract(参考訳): 今日の建築工学と建設(AEC)ソフトウェアは、3次元の建物表現を生成するために学習曲線を必要とする。
これにより、単一のスケッチを通じて伝達される初期設計思想のボリューム的含意を迅速に検証する能力が制限される。
デザイナーが1枚のスケッチを3dのビルに翻訳できるので、オーナーは認知的負荷なしに簡単に3dのプロジェクト情報を視覚化できる。
従来のSOTA(State-of-the-art)データ駆動型単一ビュー再構成(SVR)が単一画像やスケッチからの再構成プロセスにおいて優れた結果を示した場合、AECにおける具体的な応用、分析、実験が欠如している。
そこで本研究では,このギャップに対処し,深層学習手法であるVitruvioを導入する。
Vitruvioは、特定のビルディングデータセット(Manhattan 1K)上のSVRタスクにOccupancy Networkを適用する。
この適応は2つの大きな改善をもたらす。
まず、推論プロセスを26\%以上加速する(0.5sから0.37s)。
第2に、復元精度(シャムファー距離による測定)を18\%向上させる。
AEC領域におけるこの適応中に、重要な設計要素を構成するため、学習手順における建物配向の影響を評価する。
すべての建物を標準的な姿勢に合わせることで、全体的な定量的指標が向上したが、より複雑な建物形状(質的分析で示されるように)で細粒度の詳細を捉えなかった。
最後に、vitruvioは任意のトポロジーと種数を持つ3dプリント可能なビルディングメッシュを単一の視点スケッチから出力し、所有者とデザイナーが2d、効果的、直感的、そして普遍的なコミュニケーションメディアであるthe sketchを通じて3d情報を伝えるためのステップを提供する。
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