ExtrudeNet: 形状解析のための教師なし逆スケッチアンドエクストルード

スケッチ・アンド・エクストルードは、コンピュータ支援設計における一般的で直感的なモデリングプロセスです。本論文では、逆スケッチ・アンド・エクストルードを用いて点群の形態を学習する問題について研究しています。私たちは、ExtrudeNetという無教師型のエンドツーエンドネットワークを提案します。ExtrudeNetの背後には、以下の2つの新しい技術的要素があります：1) スケッチとエクストルードの効果的な表現方法（representation for sketch and extrude）であり、自由形状のスケッチや従来の円筒や箱などのプリミティブもモデル化できるもの；2) 点群学習に使用される符号付き距離場（signed distance field）を計算する数値的手法です。これは初めて、機械学習を用いて無教師型で形状のスケッチ・アンド・エクストルードモデリングプロセスを逆解析しようとする試みです。ExtrudeNetは、形状のコンパクトで編集可能かつ解釈可能な表現を出力し、現代のCADソフトウェアにシームレスに統合することができます。さらに、標準的なCADモデリングプロセスと整合性があり、さまざまな編集アプリケーションを容易にするため、既存の形状解析研究とは一線を画しています。コードは https://github.com/kimren227/ExtrudeNet で公開されています。