交互式数据驱动四边网格化技术

"数据驱动的四边形网格化是一种基于艺术家设计模型的大量模式学习的交互式四边形网格化方法。这种方法将模式提炼成紧凑的四边形规则，并存储在数据库中。在运行时，用户通过绘制笔触定义区域和边缘流，系统查询数据库以提取适合的模式来填充草图的内部。这些四边形模式通用且可应用于大区域的网格化，同时控制奇点的位置和边缘流。该算法通过一系列实时的重新拓扑会话和与三位专业艺术家的非正式用户研究证明了其有效性。" 在计算机图形学领域，四边网格（quad mesh）是重要的表示表面结构的技术，特别是在游戏开发、数字娱乐产业以及CAD（计算机辅助设计）中。四边网格因其在细分网格、NURBS（非均匀有理B样条）曲面控制等方面的优势而被广泛采用。然而，自动四边网格化往往只关注几何信息，忽视了语义信息和具体应用需求，这导致用户无法直接调整和编辑结果。 针对这一问题，研究者们提出了多种四边网格化的解决方案，如四边网格的奇点编辑、基于草图的环形创建四边网格以及基于模式的四边化方法。例如，文献[1]探讨了四边网格的连接性编辑，文献[2]引入了使用弹性带的双带编织法来交互式设计四边布局，文献[3]则提出了适用于N边形补丁的基于模式的四边形网格化。 本文的主要目标是提出一种面向动画产业的交互式四边网格化方法。用户可以通过绘制草图定义网格的区域（patch）和边界约束，系统会自动进行内部网格化。当边界约束改变时，可以进行重新网格化。此外，用户还能调整奇点位置，以满足对edgeflow的直接编辑需求。现有的方法如Takayama在2014年的研究，通过图案来解决patch的边界约束问题，但存在模式不完整和计算效率随patch边数增加而下降的问题。 为了改进这些问题，本文提出的方法是从现有的四边形模式库中学习更全面的模式集，并优化搜索策略，以减少对模式数量的依赖和提高求解速度。这种方法尤其适用于处理具有更多边的patch，能够适应更复杂的设计需求，从而提高四边网格生成的质量和效率，增强用户的交互体验。