AR/VR 发展迅速，对 3D 内容需求巨大。本研究提出一种基于手绘草图的 3D 建模方法，使用单个手绘草图生成高保真内容，无需多个视图或步骤。采用端到端方法，引入轻量级生成网络和结构感知对抗训练，并通过 Stroke Enhancement Module（SEM）捕捉结构信息，提升性能。实验证明该方法在合成和真实数据集上具有最先进的性能。

Sep, 2023

研究了从手绘草图重建立体物体的挑战，提出了数据生成和标准化机制，并对各种风格的手绘草图进行了广泛实验，进一步增强了草图在交互设计和 VR/AR 游戏等 3D 相关应用中的能力。

Jun, 2020

本文提出一种基于编码器 / 解码器架构利用用户界面提供的相机参数对手绘或合成草图进行转换，将草图转化成三维网格并进行图形重塑的方法，并表明该方法易于部署，对样式变化具有鲁棒性和高效性，且具备单笔画进行形状精细化的能力。和目前最先进的方法相比，我们表现更好。

Apr, 2021

我们提出了一种数据驱动方法，利用卷积神经网络 (CNN) 从一个或多个涂鸦中学习重建 3D 形状，为用户提供最初的 3D 重建并可以通过应用更新器 CNN 来迭代更新和融合多视角信息，从而实现自由的位图创作和多视角草图建模之间的连续转换。

Jul, 2017

该研究旨在探索利用虚拟现实草图作为 3D 模型生成网络的条件模态之一，通过使用多模态 3D 形状表示和实现物理合理性的方法，在模型训练过程中采用特定的损失函数以生成遵循输入草图结构的多个 3D 模型的问题。

Jun, 2023

This paper explores the use of pre-trained models and synthetic renderings to generate 3D shapes from sketches without the need for paired datasets, demonstrating the effectiveness of the approach for generating multiple 3D shapes per input sketch regardless of their level of abstraction.

Jul, 2023

本文介绍了一种民主化的三维内容创作方法，能够通过抽象的草图精确生成三维形状，同时克服与绘画技巧相关的限制。我们引入了一种新颖的部分水平建模和对齐框架，促进了抽象建模和跨模式对应关系。利用相同的部分水平解码器，我们的方法能够无缝地扩展到草图建模，通过建立 CLIPasso 边缘地图和投影的三维部分区域之间的对应关系，消除了人类草图和三维形状配对数据集的需求。此外，我们的方法通过交叉模式的部分对齐建模产生了一种无缝的位置调整过程。在低维隐含空间中运作，我们的方法显著降低了计算需求和处理时间。

Dec, 2023

该论文提出了一种名为 Sketch3D 的新型生成算法，通过形状保持生成过程实例化给定的草图，根据参考图像推断出粗糙的三维高斯先验，并生成基于三维高斯的多视角一致性引导图像，通过三种策略优化三维高斯，从而生成具有真实感的三维资产并与输入一致。

Apr, 2024

该研究提出了一个基于 Siamese 卷积神经网络的方法，将一个 2D 的手绘草图转换为一个 3D 模型，并相比其他先进方法取得了更好的效果。

Apr, 2015

一种从 2D 线描图中重建三维形状的方法，采用深度编码器 - 解码器网络将线描图转换为点云，通过多视角深度图和法线图的融合优化得到点云，在维持拓补和形状结构的同时比容积网络具有更高的重建精度和输出表面分辨率。

Jul, 2017