UNIST Joo Gyeongdon教授团队开发融合点云与网格方式的精密3D技术

可再现纤薄复杂结构 元宇宙和工业领域备受期待

深入渗透到我们日常生活和整个产业领域的3D重建技术又向前迈进了一步。


蔚山科学技术院研究团队开发的精密3D建模技术,有望为文化遗产修复打开新的可能性。

UNIST人工智能研究生院教授 Joo Kyungdon。

UNIST人工智能研究生院教授 Joo Kyungdon。

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蔚山科学技术院(校长 Lee Yonghoon)人工智能研究生院的 Joo Kyeongdon 教授团队开发出了能够精细重建物体形状的 DITTO(Dual and Integrated Latent Topologies,双重一体化潜在拓扑)技术。该技术结合了以点描绘形状的点云方式和在立方体网格中描绘物体的体素网格方式。


DITTO 技术将点云数据转换为网格形式,并同时利用这两类数据提取关键信息。通过 DSPT(Dynamic Sparse Point Transformer,动态稀疏点变换器)分析工具,对点云数据进行精密分析,从而提取出可以对复杂且薄的物体进行精细建模的重要特征。


这表明,在医学、机器人技术、虚拟现实等多种产业领域中,该技术有望大幅提高3D建模的精确度。


在提取的数据基础上,IID(Integrated Implicit Decoder,集成隐式解码器)会预测3D空间中某一特定位置位于物体内部还是外部。通过这一过程,得以实现比现有技术更加精确、更加细致的3D重建。


精确度显著提升的3D建模技术,还可以对受损或破损的文化遗产进行精细修复。由于能够精准表达精巧的形状与质感,有望成为再现文物原貌的重要工具。

基于 ShapeNet 的对象级三维重建比较,输入点数量为 3000。

基于 ShapeNet 的对象级三维重建比较,输入点数量为 3000。

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Joo Kyeongdon 教授表示:“本次研究不仅提高了3D重建的准确性,还为使用3D数据的各种技术提出了新的方法,将对元宇宙以及 CAD/CAE 等内容和整个产业界带来巨大帮助。”


第一作者、研究员 Shim Jaehyeok 补充称:“这项技术有望成为表达3D数据的新方法,技术发展潜力巨大。与各个学术界和产业界的多元合作,将在技术进步中发挥重要作用。”





本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

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