S3D：草图驱动的三维模型生成
计算机视觉与模式识别
2025-06-04 v2 人工智能
摘要
由于草图数据固有的模糊性和稀疏性，从二维草图生成高质量的三维模型是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了S3D，一个将简单手绘草图转换为精细三维模型的新颖框架。我们的方法利用基于U-Net的编码器-解码器架构将草图转换为面部语义分割掩码，然后使用这些掩码生成一个可以从新视角渲染的三维表示。为了确保草图域与三维输出之间的鲁棒一致性，我们引入了一种新颖的风格对齐损失，该损失将U-Net瓶颈特征与三维生成模块的初始编码器输出对齐，从而显著增强了重建保真度。为了进一步增强网络的鲁棒性，我们对草图数据集应用了数据增强技术。这个精简的框架展示了S3D在从草图输入生成高质量三维模型方面的有效性。该项目的源代码已在https://github.com/hailsong/S3D上公开。
引用
@article{arxiv.2505.04185,
title = {S3D: Sketch-Driven 3D Model Generation},
author = {Hail Song and Wonsik Shin and Naeun Lee and Soomin Chung and Nojun Kwak and Woontack Woo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.04185},
year = {2025}
}
备注
Accepted as a short paper to the GMCV Workshop at CVPR'25