論文の概要: Strokes2Surface: Recovering Curve Networks From 4D Architectural Design Sketches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07220v4
- Date: Mon, 10 Jun 2024 09:04:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 05:38:48.696366
- Title: Strokes2Surface: Recovering Curve Networks From 4D Architectural Design Sketches
- Title（参考訳）: Strokes2Surface:4Dアーキテクチャ設計から曲線ネットワークを復元する
- Authors: S. Rasoulzadeh, M. Wimmer, P. Stauss, I. Kovacic,
- Abstract要約: Strokes2Surfaceはオフラインの再構築パイプラインで、不正確な4Dスケッチから十分に接続された曲線ネットワークを復元する。
アーキテクチャスケッチのプラクティスに触発されて、私たちのパイプラインは、その目標を達成するために、分類器と2つのクラスタリングモデルを組み合わせています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Strokes2Surface, an offline geometry reconstruction pipeline that recovers well-connected curve networks from imprecise 4D sketches to bridge concept design and digital modeling stages in architectural design. The input to our pipeline consists of 3D strokes' polyline vertices and their timestamps as the 4th dimension, along with additional metadata recorded throughout sketching. Inspired by architectural sketching practices, our pipeline combines a classifier and two clustering models to achieve its goal. First, with a set of extracted hand-engineered features from the sketch, the classifier recognizes the type of individual strokes between those depicting boundaries (Shape strokes) and those depicting enclosed areas (Scribble strokes). Next, the two clustering models parse strokes of each type into distinct groups, each representing an individual edge or face of the intended architectural object. Curve networks are then formed through topology recovery of consolidated Shape clusters and surfaced using Scribble clusters guiding the cycle discovery. Our evaluation is threefold: We confirm the usability of the Strokes2Surface pipeline in architectural design use cases via a user study, we validate our choice of features via statistical analysis and ablation studies on our collected dataset, and we compare our outputs against a range of reconstructions computed using alternative methods.
- Abstract（参考訳）: Strokes2Surfaceは、不正確な4Dスケッチから、アーキテクチャ設計における概念設計とデジタルモデリングステージまで、よく接続された曲線ネットワークを復元するオフライン幾何再構成パイプラインである。
パイプラインへの入力は、3Dストロークのポリリン頂点と、そのタイムスタンプを4次元として、スケッチ全体を通して記録されたメタデータからなる。
アーキテクチャスケッチのプラクティスに触発されて、私たちのパイプラインは、その目標を達成するために、分類器と2つのクラスタリングモデルを組み合わせています。
まず、スケッチから抽出した手動特徴のセットを用いて、境界(シェープストローク)と囲まれた領域(スクリブルストローク)の間の個々のストロークの種類を認識する。
次に、2つのクラスタリングモデルは、それぞれのタイプのストロークを異なるグループにパースし、それぞれが意図されたアーキテクチャオブジェクトの個々のエッジまたは顔を表す。
曲線ネットワークは、統合された形状クラスターのトポロジー回復によって形成され、サイクル発見を導くスクリブルクラスタを用いて表面化される。
設計設計におけるStrokes2Surfaceパイプラインのユーザビリティをユーザスタディで確認し、収集したデータセットの統計解析とアブレーション研究を通じて特徴の選択を検証し、代替手法を用いて計算したさまざまな再構成と比較する。
関連論文リスト
- Split-and-Fit: Learning B-Reps via Structure-Aware Voronoi Partitioning [50.684254969269546]
本稿では,3次元CADモデルのバウンダリ表現(B-Reps)を取得する新しい手法を提案する。
各パーティション内に1つのプリミティブを導出するために空間分割を適用する。
我々のネットワークはニューラルなボロノイ図でNVD-Netと呼ばれ、訓練データからCADモデルのボロノイ分割を効果的に学習できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T21:07:49Z) - 3D Neural Edge Reconstruction [61.10201396044153]
本研究では,線と曲線に焦点をあてて3次元エッジ表現を学習する新しい手法であるEMAPを紹介する。
多視点エッジマップから無符号距離関数(UDF)の3次元エッジ距離と方向を暗黙的に符号化する。
この神経表現の上に、推定されたエッジ点とその方向から3次元エッジを頑健に抽象化するエッジ抽出アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:23:51Z) - Unsupervised Representation Learning for Diverse Deformable Shape
Collections [30.271818994854353]
本稿では,3次元表面メッシュを符号化し,操作するための新しい学習手法を提案する。
本手法は,変形可能な形状収集のための解釈可能な埋め込み空間を作成するために設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T13:45:30Z) - Flattening-Net: Deep Regular 2D Representation for 3D Point Cloud
Analysis [66.49788145564004]
我々は、任意の幾何学と位相の不規則な3次元点雲を表現するために、Flattning-Netと呼ばれる教師なしのディープニューラルネットワークを提案する。
我々の手法は、現在の最先端の競合相手に対して好意的に機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-17T15:05:25Z) - Reconstructing editable prismatic CAD from rounded voxel models [16.03976415868563]
この課題を解決するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
本手法は形状を分解することでボクセル空間の入力幾何を再構成する。
推論の際には,まず2次元制約付きスケッチのデータベースを検索し,CADデータを取得する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-02T16:44:10Z) - Geometric Understanding of Sketches [0.0]
そこで本研究では,システムのスケッチの幾何学的理解を支援する2つの手法について検討する。
最初の研究は、グラフ構造としての2次元線描画の解釈を扱い、また、ロボットによる物理的再構成によってその効果を示す。
2つ目の研究では、3次元幾何学に関する情報に明示的にアクセスすることなく、スケッチベースシステムの3次元幾何学的理解をテストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-13T23:55:51Z) - Primal-Dual Mesh Convolutional Neural Networks [62.165239866312334]
本稿では,グラフ・ニューラル・ネットワークの文献からトライアングル・メッシュへ引き起こされた原始双対のフレームワークを提案する。
提案手法は,3次元メッシュのエッジと顔の両方を入力として特徴付け,動的に集約する。
メッシュ単純化の文献から得られたツールを用いて、我々のアプローチに関する理論的知見を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-23T14:49:02Z) - Pix2Surf: Learning Parametric 3D Surface Models of Objects from Images [64.53227129573293]
1つ以上の視点から見れば、新しいオブジェクトの3次元パラメトリック表面表現を学習する際の課題について検討する。
ビュー間で一貫した高品質なパラメトリックな3次元表面を生成できるニューラルネットワークを設計する。
提案手法は,共通対象カテゴリからの形状の公開データセットに基づいて,教師と訓練を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-18T06:33:40Z) - CoSE: Compositional Stroke Embeddings [52.529172734044664]
本稿では、ストロークベースの描画タスクのような複雑な自由形式構造に対する生成モデルを提案する。
我々のアプローチは、自動補完図のようなインタラクティブなユースケースに適している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T15:22:54Z) - Deep Manifold Prior [37.725563645899584]
本稿では,3次元形状の表面などの多様体構造データに先行する手法を提案する。
この方法で生成された曲面は滑らかであり、ガウス過程を特徴とする制限的な挙動を示し、完全連結および畳み込みネットワークに対して数学的にそのような特性を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T20:47:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。