Sep, 2023

Deep3DSketch+: 从单个手绘草图快速进行三维建模

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TL;DRAR/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。
发现论文，激发创造
  • 3D VR 草图引导的 3D 形状原型制作和探索

    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

  • 多视角深度体积预测的三维速写

    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

  • Sketch2Model：从单幅自由手绘图中感知视角进行 3D 建模

    本文提出了基于观点控制生成的方法，旨在解决单个手绘素描生成三维网格的问题，从而帮助初学者快速地进行三维建模。实验表明，该方法可以有效地提高重建质量，并帮助解决手绘素描的模糊问题。

    May, 2021

  • DeepSketch2Face：一种基于深度学习的 3D 人脸和卡通肖像建模草图系统

    本研究提出了一种基于深度学习的素描系统用于 3D 人脸和漫画建模，它具有省力且自由的手绘界面，并支持基于手势的用户交互。

    Jun, 2017

  • 自由手绘图的 3D 形状重建

    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

  • 手绘 3D：从抽象自由手稿到精准 3D 形状

    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

  • 3Doodle：使用 3D 笔画对对象进行简化

    我们提出了 3Dooole，能够生成描述性和视角一致的草图图像，基于一组 3D 笔画能够有效地表示 3D 结构信息并渲染视角一致的 2D 草图。

    Feb, 2024

  • 零样本草图生成 3D 形状

    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

  • SketchBodyNet：基于草图驱动的多方面解码网络用于 3D 人体重建

    本研究提出了一种名为 SketchBodyNet 的基于手绘草图的多方面解码网络，用于从手绘草图中重建 3D 人体网格模型，实验证明该方法在从手绘草图中重建 3D 人体网格方面取得了优异的性能。

    Oct, 2023

  • DeepFacePencil：从手绘草图生成人脸图像

    DeepFacePencil 是一种有效的工具，可以基于新颖的双生成器图像翻译网络和新颖的空间注意池设计来自动处理手绘草图的空间变形并支持不同的笔画风格和不同级别的细节，从而生成逼真的面部图像。

    Aug, 2020