Flow aligned surfacing of curve networks
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new approach for automatic surfacing of 3D curve networks, a long standing computer graphics problem which has garnered new attention with the emergence of sketch based modeling systems capable of producing such networks. Our approach is motivated by recent studies suggesting that artist-designed curve networks consist of descriptive curves that convey intrinsic shape properties, and are dominated byrepresentative flow linesdesigned to convey the principal curvature lines on the surface. Studies indicate that viewers complete the intended surface shape by envisioning a surface whose curvature lines smoothly blend these flow-line curves. Following these observations we design a surfacing framework that automatically aligns the curvature lines of the constructed surface with the representative flow lines and smoothly interpolates these representative flow, or curvature directions while minimizing undesired curvature variation. Starting with an initial triangle mesh of the network, we dynamically adapt the mesh to maximize the agreement between the principal curvature direction field on the surface and a smoothflow fieldsuggested by the representative flow-line curves. Our main technical contribution is a framework for curvature-based surface modeling, that facilitates the creation of surfaces with prescribed curvature characteristics. We validate our method via visual inspection, via comparison to artist created and ground truth surfaces, as well as comparison to prior art, and confirm that our results are well aligned with the computed flow fields and with viewer perception of the input networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».