用于交互式三维场景建模的基于图像驱动的家具风格
计算机视觉与模式识别
2020-10-22 v1 图形学
机器学习
摘要
创建逼真的风格化空间是一项复杂任务，涉及关于哪些家具件相互搭配的设计知识。室内风格遵循涉及颜色、几何及其他视觉元素的抽象规则。遵循此类规则，用户需从大型三维家具模型库中手动选择相似风格的项，这一过程既费力又耗时。我们提出一种通过从室内场景图像中学习家具的风格兼容性来加速风格相似性任务的方法。此类图像比描绘单一家具的图像包含更多风格信息。为理解风格，我们在分类任务上训练了一个深度学习网络。基于从我们网络提取的图像嵌入，我们度量家具的风格兼容性。我们通过若干三维模型风格兼容性结果以及一个用于建模风格一致场景的交互式系统来展示我们的方法。
引用
@article{arxiv.2010.10557,
title = {Image-Driven Furniture Style for Interactive 3D Scene Modeling},
author = {Tomer Weiss and Ilkay Yildiz and Nitin Agarwal and Esra Ataer-Cansizoglu and Jae-Woo Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10557},
year = {2020}
}
备注
Accepted to Pacific Graphics 2020