基于生成式深度估计的单条线稿图三维线框重建
计算机视觉与模式识别
2026-05-06 v2
摘要
将二维自由手绘草图转换为三维模型仍是计算机视觉中的关键挑战，桥接了流畅绘图与 CAD 之间的距离。传统的单目深度重建技术不适用于线稿图解释。我们提出一种生成方法，将重建任务转化为条件稠密深度估计任务。为实现这一目标，我们实现了一个具备条件框架的潜在扩散模型（LDM），以解决正投影固有歧义的问题。我们使用超过一百万张图像深度对的 数据集进行训练。该框架在各种形状复杂度下表现稳健，平均深度误差为 5.3%。
引用
@article{arxiv.2604.13549,
title = {Reconstruction of a 3D wireframe from a single line drawing via generative depth estimation},
author = {Elton Cao and Hod Lipson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.13549},
year = {2026}
}