GroundUp: Rapid Sketch-Based 3D City Massing

我们提出了GroundUp，这是第一个针对城市区域三维体量草图创意的工具。我们专注于早期城市设计，其中素描是一种常见的工具，设计从平衡建筑体量（体量）和开放空间开始。考虑到以人为中心的人工智能，我们旨在帮助建筑师通过轻松地在2D素描和3D模型之间切换来快速修订他们的想法，从而实现更平滑的迭代和分享想法。受到建筑师的反馈和现有工作流程的启发，我们的系统首先采用用户在俯视图中绘制的多个建筑物的素描作为输入。然后，用户绘制所设想场地的透视素描。我们的方法旨在利用两个素描中信息的互补性，并允许用户快速预览和调整推断出的3D形状。我们的模型有两个主要组成部分。首先，我们提出了一种新颖的透视素描深度预测网络，利用了顶视素描形状。其次，我们使用从透视素描中推导出的深度线索作为扩散模型的条件，最终在俯视图中完成几何形状。因此，我们最终的3D几何形状表示为高度场，使用户可以从“地面”开始构建城市。

提出了一种基于手绘草图的城市规划三维建模工具，旨在帮助建筑师更快速地进行创意设计和迭代。

该工具结合了用户手绘的俯视图和透视图，利用两者的信息互补性，提出了一种新颖的手绘深度预测网络和扩散模型，从而快速生成三维建模。

实验结果表明，该工具能够高效地生成三维建模，且与专业建模软件的结果相似度较高。同时，该工具还支持用户在二维草图和三维模型之间进行快速切换和调整，极大地提高了设计效率。

近期的相关研究包括利用深度学习进行建筑物三维重建的研究，如《Deep Building Reconstruction from Single RGB Images》和《Learning to Reconstruct 3D Manhattan Wireframes from a Single Image》。