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Enregistrement W2770392468 · doi:10.1145/3130800.3130825

Sketch-based implicit blending

2017· article· en· W2770392468 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Shape Modeling and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCentre International de Mathématiques et Informatique de ToulouseAgence Nationale de la RechercheMcGill University
Mots-clésComputer scienceSketchOperator (biology)Process (computing)Function (biology)Domain (mathematical analysis)AlgorithmArtificial intelligenceTheoretical computer scienceMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implicit models can be combined by using composition operators; functions that determine the resulting shape. Recently, gradient-based composition operators have been used to express a variety of behaviours including smooth transitions, sharp edges, contact surfaces, bulging, or any combinations. The problem for designers is that building new operators is a complex task that requires specialized technical knowledge. In this work, we introduce an automatic method for deriving a gradient-based implicit operator from 2D drawings that prototype the intended visual behaviour. To solve this inverse problem, in which a shape defines a function, we introduce a general template for implicit operators. A user's sketch is interpreted as samples in the 3D operator's domain. We fit the template to the samples with a non-rigid registration approach. The process works at interactive rates and can accommodate successive refinements by the user. The final result can be applied to 3D surfaces as well as to 2D shapes. Our method is able to replicate the effect of any blending operator presented in the literature, as well as generating new ones such as non-commutative operators. We demonstrate the usability of our method with examples in font-design, collision-response modeling, implicit skinning, and complex shape design.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,583

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,235 · 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