多类型数据驱动的智能形状建模

Shape modeling plays a quite important role in a variety of areas, such as movie&television, video games, art design, engineering design and simulation, product deisgn and manufacturing, medicine, architecture and geology. However, existing shape modeling approaches have many unnecessary requirements of users, which need deep knowledge of design specialty and plenty of time. Therefore, it is significant to improve the intelligence and ease of use of shape modeling, for both industry and people. In this project, we leverage on the lastest research on shape set analysis and modeling, and integrate machine learning and computer vision techniques to make shape modeling intelligent and effective, which is driven by multitype data (e.g. 2D images and 3D shapes) and guided by concise user interactions.

几何形状建模技术在影视业、视频游戏、艺术设计、工程设计与仿真、产品设计与制造、医学、建筑学、地质学等许多方面都起到了不可估量的作用。然而现有的几何形状建模方法对用户具有较高的要求，往往需要艺术家和设计者的深厚专业知识和大量时间投入。因此，提升几何形状建模的智能性和易用性对于业界和普通民众而言具有十分重要的意义。本项目拟基于最新的几何形状集合的分析建模研究，结合机器学习和计算机视觉等技术，使用二维图像、三维形状等多类型数据源作为驱动，并以简洁的用户交互方式作为引导，最终实现高效的智能几何形状建模。

本项目的总体研究目标是探索能够有效支持多类型数据驱动的智能几何形状建模的理论框架和技术体系，在多类型数据的几何处理和抽象表示，几何形状模型集合的表征模型设计、建立和使用，用户交互的介入、引导和反馈方式等研究方面取得突破。..在二维形状设计方面，我们研究如何基于给定的一组图像物体来智能地合成出大量拥有丰富的形状和风格变化的图像物体。.在三维形状设计方面，我们研究如何基于物理模型进行弹性体的逆向形状设计，使得设计者能够方便快捷地设计出可直接制造的初始弹性体形状；我们研究如何基于一组变形样本进行快速的物理应力计算，使得设计者在交互设计过程中能够实时得到整个物体中的应力分布；我们研究如何基于物体的静态和动态平衡分析，来使用内部掏空技术实现三维物体的功能性设计；我们研究如何针对任意的三维形状来设计可展开的剪式连杆结构，并尽量消除展开过程中的自碰撞，使收缩比最大化。..我们提出了基于给定样例图像物体合成出大批量形状和风格变化丰富的图像物体的方法，相比现有的三维形状合成技术，此方法能够充分利用现有图像数据数量庞大、容易获取、颜色外观信息丰富的优势，合成出大量具有照相质量且结构形状变化丰富的新图像物体，满足许多图像编辑的要求，同时给三维建模提供基础和引导。.我们提出并设计了一种面向弹性体制造的逆向形状设计方法，相比传统的牛顿迭代一类的解法，求解速度提升了2-3个数量级，能为用户提供流畅的交互式设计体验，从而满足个性化三维形状设计和制造的应用需求。.我们提出了一种快速的子空间应力分析方法，此方法能够克服传统应力分析异常耗时的缺点，使得用户能够在形状编辑的过程中实时地得到物体中的应力分布。.我们提出了一种使用内部掏空技术来实现三维物体功能性设计的新算法，和一个全新的针对漂浮物体的设计应用。.我们提出了一个对可展开剪式连杆结构进行设计的方法，在运输、建筑、消费级产品、空间工程和生物工程上都有应用价值。