Abstract-Procedural modellering tekniker kan producera högkvalitativt visuellt innehåll genom komplexa regeluppsättningar. Det är dock ofta känt att det är svårt för användarna att kontrollera resultaten av dessa tekniker i designsyfte på grund av det stora antalet parametrar som ingår i dessa regeluppsättningar och även deras icke-linjära förhållande till det resulterande innehållet. För att kringgå detta problem presenterar vi en skissbaserad metod för förfarandemodellering. Med tanke på en ungefärlig och abstrakt handritad 2D-skiss som tillhandahålls av en användare beräknar vår algoritm automatiskt en uppsättning procedurmässiga modellparametrar, som i sin tur ger flera detaljerade utdataformer som liknar användarens indataskiss. Användaren kan sedan välja en output form, eller ytterligare ändra skissen för att utforska alternativa. I centrum för vår strategi är en djup Convolutional Neural Network (CNN) som utbildas för att kartlägga skisser till procedurmässiga modellparametrar. Nätverket är utbildat av stora mängder automatiskt genererade syntetiska linjeritningar. Genom att använda ett intuitivt medium, d.v.s. frihandsskissering som ingång, är användarna fria från att manuellt justera procedurmässiga modellparametrar, men de kan ändå skapa högkvalitativt innehåll. Vi demonstrerar exaktheten och effektiviteten av vår metod i en mängd olika procedurmässiga modellering scenarier inklusive design av konstgjorda och organiska former.. Ett brett utbud av 2D eller 3D modeller kan skapas med PM, t.ex. vaser, smycken, byggnader, träd, för att nämna några [4]. PM befriar användare från direkt geometriredigering och hjälper dem att skapa en rik uppsättning unika instanser genom att manipulera olika parametrar i regeluppsättningen. På grund av regeluppsättningarnas komplexitet och stokastiska karaktär är PM:s underliggande parameterutrymme ofta mycket högdimensionellt och icke-linjärt, vilket gör det svårt att kontrollera utgångar genom direkt parameterredigering. PM är därför inte lätt att komma åt av icke-experter användare, som står inför olika problem som var man ska börja i parameterutrymmet och hur man justerar parametrarna för att nå utgångar som matchar deras intention. Vi tar itu med detta problem genom att tillåta användare att utföra PM genom frihandsskissering snarare än direkt manipulera högdimensionella parameterutrymmen. Sketching är ofta ett mer naturligt, intuitivt och enklare sätt för användarna att kommunicera sina avsikter. Vi introducerar en teknik som tar 2D freehand skisser som ingång och översätter dem till motsvarande PM parametrar, som i sin tur ger detaljerade former. Exempel på indataskisser och utdataformer visas i bild. 1................................................................ Användarna av vår teknik behöver inte ha konstnärliga och professionella färdigheter i teckning. Vi strävar efter att syntetisera partikelparametrar från ungefärliga, abstrakta skisser ritade av tillfälliga modeller som är intresserade av att snabbt förmedla designidéer. En stor utmaning när det gäller att erkänna sådana skisser och omvandla dem till visuellt innehåll av hög kvalitet är det faktum att människor ofta utför dramatiska abstraktioner, förenklingar och överdrifter för att förmedla föremålens form [5]. Att utveckla en algoritm som tar bort dessa överdrifter, är robust för förenklingar och ungefärlig linjedragning, och fångar variabiliteten i alla möjliga abstraktioner av ett objekt är långt ifrån en trivial uppgift. Att handdesigna en algoritm och manuellt justera alla dess interna parametrar eller trösklar för att översätta skissmönster till PM-utgångar verkar extremt svårt och osannolikt att hantera den enorma variationen av skissingångar. Vi använder oss av en maskininlärningsmetod som automatiskt lär oss kartläggningen från skisser till PM-parametrar från en stor corpus av träningsdata. Att samla in utbildning av mänskliga skisser som är relevanta för givna PM-regeluppsättningar är svårt och tidskrävande. Vi genererar istället automatiskt syntetisk träningsdata för att träna vår algoritm. Vi utnyttjar viktiga egenskaper hos PM regeluppsättningar för att generera syntetiska datauppsättningar. Vi förenklar PM-utgångsformer baserade på struktur, densitet, upprepade mönster och symmetrier för att simulera abstraktioner och förenklingar som finns i mänskliga skisser. Med tanke på träningsdata är kartläggningen från skisser till PM-parametrar också långt ifrån trivial att lära sig. Vi fann att vanliga klassificerings- och regressionsfunktioner används vid skissklassificering och skissbaserad hämtning [6]
Huang m.fl. REF introducerar djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att kartlägga 2D-skisser till procedurmässiga modellparametrar.
Shape Synthesis from Sketches via Procedural Models and Convolutional Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}