要約
Strokes2Surface は、不正確な 4D スケッチから適切に接続された曲線ネットワークを復元し、建築設計におけるコンセプト設計とデジタル モデリングの段階に橋渡しするオフライン ジオメトリ再構築パイプラインです。
パイプラインへの入力は、3D ストロークのポリライン頂点とその 4 次元としてのタイムスタンプ、およびスケッチ中に記録された追加のメタデータで構成されます。
建築スケッチの実践からインスピレーションを得た私たちのパイプラインは、分類子と 2 つのクラスタリング モデルを組み合わせて、その目標を達成します。
まず、分類器は、スケッチから手動で抽出された一連の特徴を使用して、境界を描写するもの (シェイプ ストローク) と囲まれた領域を描写するもの (スクリブル ストローク) の間の個々のストロークのタイプを認識します。
次に、2 つのクラスタリング モデルは、各タイプのストロークを個別のグループに解析し、それぞれが目的の建築オブジェクトの個々のエッジまたは面を表します。
次に、統合された Shape クラスターのトポロジー回復を通じて曲線ネットワークが形成され、サイクル発見をガイドする Scribble クラスターを使用して表面化されます。
私たちの評価は 3 つあります。ユーザー調査を通じて建築設計のユースケースにおける Strokes2Surface パイプラインの有用性を確認し、収集したデータセットの統計分析とアブレーション調査を通じて機能の選択を検証し、さまざまな再構成と出力を比較します。
代替方法を使用して計算されます。
要約(オリジナル)
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.
arxiv情報
著者 | S. Rasoulzadeh,M. Wimmer,I. Kovacic |
発行日 | 2023-10-10 15:10:04+00:00 |
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