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Enregistrement W2588255158 · doi:10.1111/cgf.13081

SketchSoup: Exploratory Ideation Using Design Sketches

2017· article· en· W2588255158 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputer Graphics Forum · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSketchComputer graphics (images)MorphingWorkflowViewpointsComputer visionViewportRepresentation (politics)Interpolation (computer graphics)Artificial intelligenceConceptual designEngineering drawingImage (mathematics)Human–computer interactionDatabaseAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A hallmark of early stage design is a number of quick‐and‐dirty sketches capturing design inspirations, model variations and alternate viewpoints of a visual concept. We present SketchSoup, a workflow that allows designers to explore the design space induced by such sketches. We take an unstructured collection of drawings as input, along with a small number of user‐provided correspondences as input. We register them using a multi‐image matching algorithm, and present them as a 2D interpolation space. By morphing sketches in this space, our approach produces plausible visualizations of shape and viewpoint variations despite the presence of sketch distortions that would prevent standard camera calibration and 3D reconstruction. In addition, our interpolated sketches can serve as inspiration for further drawings, which feed back into the design space as additional image inputs. SketchSoup thus fills a significant gap in the early ideation stage of conceptual design by allowing designers to make better informed choices before proceeding to more expensive 3D modelling and prototyping. From a technical standpoint, we describe an end‐to‐end system that judiciously combines and adapts various image processing techniques to the drawing domain—where the images are dominated not by colour, shading and texture, but by sketchy stroke contours.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle