面向创意3D生成的深度学习方法研究

发布时间：2022-09-29 16:47

　　随着虚拟现实技术和增强现实技术在工业、娱乐等领域的应用和普及,针对三维模型的需求日益增长。考虑到三维模型在应用层面的精细度和多样性,当前针对三维模型的生产还主要依赖模型师使用专业的建模软件进行设计生产,而依赖手动的建模大大增加了投入的人力和时间。因此为了提高生产效率,实现三维模型的自动化、创意化和精细化的建模是亟需实现的目标。使用深度学习方法从大量三维模型数据中探索模型的结构和几何形状是实现这一目标的重要手段,也已经取得了一定的进展。本文针对三维模型自动化、创意化和精细化的建模方法进行研究,提出了基于点云表示的三维模型几何形状和结构信息的整体-局部建模方案,通过对三维模型隐变量概率空间的探索,能够实现模型的自动化、创意化和精细化建模。本文提出的整体-局部建模方案,使用整体变分自动编码器将模型点云坐标蕴含的空间信息以及部件语义标签蕴含的结构信息结合进行隐变量概率空间的学习,通过从概率空间随机采样生成带有语义标签的整体模型,利用语义标签完成整体模型分割并结合相似部件检索算法从数据集中检索出最相似部件输入局部变分自动编码器进行优化,局部变分自动编码器通过对模型各部件几何形状的探索,能够生成创... 

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

三维模型在建筑、工业、教育和娱乐领域的应用

样例数据

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本文编号：3682949