DifferSketching: How Differently Do People Sketch 3D Objects?

要約

人々が 3D オブジェクトを描く方法を理解するために、複数のスケッチ データセットが提案されています。
ただし、このようなデータセットは小規模であることが多く、オブジェクトまたはカテゴリの小さなセットをカバーしています。
さらに、これらのデータセットには主にエキスパート ユーザーによるフリーハンド スケッチが含まれているため、エキスパート ユーザーと初心者ユーザーが図面を比較することは困難ですが、そのような比較は、どちらのユーザー グループに対しても、より効果的なスケッチベースのインターフェイスを知らせる上で重要です。
これらの観察は、適切な描画スキルを持つ人と持たない人が 3D オブジェクトをスケッチする方法の違いを分析する動機を与えてくれます。
70 人の初心者ユーザーと 38 人のエキスパート ユーザーを招待して、136 個の 3D オブジェクトをスケッチし、複数のビューからレンダリングされた 362 個の画像として提示しました。
これにより、3,620 個のフリーハンド マルチビュー スケッチの新しいデータセットが作成され、特定のビューで対応する 3D オブジェクトに登録されます。
私たちのデータセットは、既存のデータセットよりも桁違いに大きくなっています。
収集したデータを、スケッチ レベル、ストローク レベル、ピクセル レベルの 3 つのレベルで、空間的および時間的特性の下で、クリエイターのグループ内およびグループ間で分析します。
プロと初心者による描画は、本質的にも外部的にも、ストロークレベルで大きな違いを示していることがわかりました。
(i) フリーハンド スタイルのスケッチ合成、および (ii) スケッチ ベースの 3D 再構成の潜在的なベンチマークとしてのデータセットの提示。
私たちのデータセットとコードは、https://chufengxiao.github.io/DifferSketching/ で入手できます。

要約(オリジナル)

Multiple sketch datasets have been proposed to understand how people draw 3D objects. However, such datasets are often of small scale and cover a small set of objects or categories. In addition, these datasets contain freehand sketches mostly from expert users, making it difficult to compare the drawings by expert and novice users, while such comparisons are critical in informing more effective sketch-based interfaces for either user groups. These observations motivate us to analyze how differently people with and without adequate drawing skills sketch 3D objects. We invited 70 novice users and 38 expert users to sketch 136 3D objects, which were presented as 362 images rendered from multiple views. This leads to a new dataset of 3,620 freehand multi-view sketches, which are registered with their corresponding 3D objects under certain views. Our dataset is an order of magnitude larger than the existing datasets. We analyze the collected data at three levels, i.e., sketch-level, stroke-level, and pixel-level, under both spatial and temporal characteristics, and within and across groups of creators. We found that the drawings by professionals and novices show significant differences at stroke-level, both intrinsically and extrinsically. We demonstrate the usefulness of our dataset in two applications: (i) freehand-style sketch synthesis, and (ii) posing it as a potential benchmark for sketch-based 3D reconstruction. Our dataset and code are available at https://chufengxiao.github.io/DifferSketching/.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google