論文の概要: Style2Fab: Functionality-Aware Segmentation for Fabricating Personalized
3D Models with Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06379v1
- Date: Tue, 12 Sep 2023 16:42:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 11:59:50.404507
- Title: Style2Fab: Functionality-Aware Segmentation for Fabricating Personalized
3D Models with Generative AI
- Title（参考訳）: style2fab: 生成aiでパーソナライズされた3dモデルを作成するための機能対応セグメンテーション
- Authors: Faraz Faruqi, Ahmed Katary, Tarik Hasic, Amira Abdel-Rahman, Nayeemur
Rahman, Leandra Tejedor, Mackenzie Leake, Megan Hofmann, Stefanie Mueller
- Abstract要約: 本稿では,3次元モデルを自動的に機能的および美的要素に分割する手法を提案する。
本手法では, 3次元モデルの美的セグメントを, 機能セグメントに影響を与えることなく選択的に修正することができる。
そこで我々は,Style2Fabというシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.735570967063166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With recent advances in Generative AI, it is becoming easier to automatically
manipulate 3D models. However, current methods tend to apply edits to models
globally, which risks compromising the intended functionality of the 3D model
when fabricated in the physical world. For example, modifying functional
segments in 3D models, such as the base of a vase, could break the original
functionality of the model, thus causing the vase to fall over. We introduce a
method for automatically segmenting 3D models into functional and aesthetic
elements. This method allows users to selectively modify aesthetic segments of
3D models, without affecting the functional segments. To develop this method we
first create a taxonomy of functionality in 3D models by qualitatively
analyzing 1000 models sourced from a popular 3D printing repository,
Thingiverse. With this taxonomy, we develop a semi-automatic classification
method to decompose 3D models into functional and aesthetic elements. We
propose a system called Style2Fab that allows users to selectively stylize 3D
models without compromising their functionality. We evaluate the effectiveness
of our classification method compared to human-annotated data, and demonstrate
the utility of Style2Fab with a user study to show that functionality-aware
segmentation helps preserve model functionality.
- Abstract（参考訳）: Generative AIの最近の進歩により、自動的に3Dモデルを操作しやすくなる。
しかし、現在の手法は世界中のモデルに編集を適用する傾向にあり、物理世界で作られた3Dモデルの意図した機能を妥協するリスクがある。
例えば、vaseのベースのような3dモデルにおける機能セグメントの変更は、モデルの元の機能を損なう可能性があるため、vaseが崩壊する可能性がある。
3dモデルを機能的および美的要素に自動的に分割する方法を提案する。
機能セグメントに影響を与えることなく、3次元モデルの美的セグメントを選択的に修正することができる。
この手法を開発するために,人気のある3DプリンティングレポジトリであるThingiverseから得られた1000のモデルを質的に解析することにより,まず3Dモデルにおける機能分類を作成する。
この分類法により、3次元モデルを機能的および審美的要素に分解する半自動分類法を開発した。
本稿では,ユーザが機能を損なうことなく3dモデルを選択的にスタイライゼーションできるstyle2fabというシステムを提案する。
人間の注釈付きデータと比較して分類手法の有効性を評価し,Style2Fabの有用性をユーザスタディで検証し,機能を考慮したセグメンテーションがモデル機能の維持に役立つことを示す。
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