14762

مروري بر راهكارهاي تبديل طرح‌هاي دوبعدي به سه‌بعدي

1402

بهروز مينايي بيدگلي

ناصر مزيني

تبديل طرح‌هاي دوبعدي به مدل‌هاي سه‌بعدي پارامتريك به‌عنوان يك فرآيند حياتي در صنايع خلاقانه‌اي مانند بازي‌هاي رايانه‌اي، پويانمايي و طراحي صنعتي مطرح است. اين فرآيند نيازمند تفسير دقيق هندسه، حفظ روابط توپولوژيك و اعمال شرط‌هاي طراحي است تا خروجي نهايي همخواني كامل با اصول مهندسي و الزامات بصري داشته باشد. روش‌هاي مرسوم مبتني بر ورودي دستي، علاوه بر زمان‌بر بودن، اغلب با خطاهاي انساني و ناسازگاري در بازتوليد جزئيات همراه‌اند. در مقابل، رويكردهاي مبتني بر يادگيري عميق، با پردازش مستقيم داده‌هاي هندسي يا گراف‌هاي محدوديت، امكان استخراج خودكار ويژگي‌هاي ساختاري و توليد مدل‌هاي سه‌بعدي با دقت بالا را فراهم مي‌كنند. چالش‌هاي كليدي در اين حوزه شامل مديريت پيچيدگي داده‌هاي پارامتريك، حفظ يكپارچگي توپولوژيك در طول فرآيند تبديل و سازگاري خروجي‌ها با استانداردهاي نرم‌افزارهاي صنعتي است. انگيزه اصلي اين پژوهش، توسعه چارچوب‌هاي هوشمند و مقياس‌پذير براي تبديل خودكار طرح‌هاي دوبعدي به مدل‌هاي سه‌بعدي با كمترين وابستگي به مداخله انساني است. تمركز بر بكارگيري معماري‌هاي پيشرفته يادگيري عميق هندسي كه مي‌توانند روابط فضايي، ابعاد هندسي و محدوديت‌هاي طراحي را از داده‌هاي ورودي استنباط كنند. هدف نهايي، تلاش براي ارائه سيستمي براي ارزيابي روش‌هاي موجود از نظر دقت بازسازي، سرعت پردازش، قابليت تعميم به داده‌هاي نويزي و تطبيق‌پذيري با نيازهاي صنعت بازي‌هاي رايانه‌اي است. چنين سيستمي نه‌تنها تسريع در توليد دارايي‌هاي سه‌بعدي باكيفيت را ممكن مي‌سازد، بلكه راهكارهايي براي يكپارچه‌سازي فرآيندهاي طراحي در موتورهاي بازي ارائه مي‌دهد. واژه‌هاي كليدي:تبديل طرح دوبعدي به سه‌بعدي، يادگيري عميق هندسي، مدلسازي پارامتريك، شبكه‌هاي عصبي گراف، اتوماسيون طراحي.

5/22/2025 12:00:00 AM

86816

1404/04/11

A review of 2D-to-3D conversion solutions

تبديل طرح دوبعدي به سه‌بعدي , يادگيري عميق هندسي , مدلسازي پارامتريك , شبكه‌هاي عصبي گراف , اتوماسيون طراحي

2D-to-3D conversion , geometric deep learning , parametric modeling , graph neural networks , design automation