反向工程从其他表示形式进行的CAD形状是许多下游应用程序的重要几何处理步骤。在这项工作中，我们介绍了一种新型的神经网络体系结构，以解决这项具有挑战性的任务，并使用可编辑，受约束的棱镜CAD模型近似平滑的签名距离函数。在训练过程中，我们的方法通过将形状分解为一系列2D轮廓图像和1D包膜函数来重建体素空间中的输入几何形状。然后可以以不同的方式重新组合这些，以允许定义几何损失函数。在推断期间，我们通过首先搜索2D约束草图的数据库来获取CAD数据，以找到近似配置文件图像的曲线，然后将它们挤出并使用布尔操作来构建最终的CAD模型。我们的方法比其他方法更接近目标形状，并输出与现有CAD软件兼容的高度可编辑的约束参数草图。

我们提出了一个Point2cyl，一个监督网络将原始3D点云变换到一组挤出缸。从原始几何到CAD模型的逆向工程是能够在形状编辑软件中操纵3D数据的重要任务，从而在许多下游应用中扩展其使用。特别地，具有挤出圆柱序列的CAD模型的形式 - 2D草图加上挤出轴和范围 - 以及它们的布尔组合不仅广泛应用于CAD社区/软件，而且相比具有很大的形状表现性具有有限类型的基元（例如，平面，球形和汽缸）。在这项工作中，我们介绍了一种神经网络，通过首先学习底层几何代理来解决挤出汽缸分解问题的挤出圆柱分解问题。精确地，我们的方法首先预测每点分割，基础/桶标签和法线，然后估计可分离和闭合形式配方中的底层挤出参数。我们的实验表明，我们的方法展示了两个最近CAD数据集，融合画廊和Deepcad上的最佳性能，我们进一步展示了逆向工程和编辑的方法。

我们提出了一种新颖的隐式表示 - 神经半空间表示（NH-REP），以将歧管B-REP固体转换为隐式表示。 NH-REP是一棵布尔树木，建立在由神经网络代表的一组隐式函数上，复合布尔函数能够代表实体几何形状，同时保留锐利的特征。我们提出了一种有效的算法，以从歧管B-Rep固体中提取布尔树，并设计一种基于神经网络的优化方法来计算隐式函数。我们证明了我们的转换算法在一千个流形B-REP CAD模型上提供的高质量，这些模型包含包括NURB在内的各种弯曲斑块，以及我们学习方法优于其他代表性的隐性转换算法，在表面重建，尖锐的特征保存，尖锐的特征保存，尖锐的特征，，符号距离场的近似和对各种表面几何形状的鲁棒性以及由NH-REP支持的一组应用。

我们提出了Kkexgen，这是一种用于计算机辅助设计（CAD）构造序列的新型自回旋生成模型，其中包含草图和伸出的建模操作。我们的模型利用不同的变压器体系结构编码构造序列的拓扑，几何和挤压变化为分离的代码簿。自回归变压器解码器生成CAD构造序列，共享代码簿向量指定的某些属性。广泛的实验表明，我们的删除代码书表示会生成多样化和高质量的CAD模型，增强用户控制，并有效地探索设计空间。该代码可在https://samxuxiang.github.io/skexgen上找到。

Intelligent mesh generation (IMG) refers to a technique to generate mesh by machine learning, which is a relatively new and promising research field. Within its short life span, IMG has greatly expanded the generalizability and practicality of mesh generation techniques and brought many breakthroughs and potential possibilities for mesh generation. However, there is a lack of surveys focusing on IMG methods covering recent works. In this paper, we are committed to a systematic and comprehensive survey describing the contemporary IMG landscape. Focusing on 110 preliminary IMG methods, we conducted an in-depth analysis and evaluation from multiple perspectives, including the core technique and application scope of the algorithm, agent learning goals, data types, targeting challenges, advantages and limitations. With the aim of literature collection and classification based on content extraction, we propose three different taxonomies from three views of key technique, output mesh unit element, and applicable input data types. Finally, we highlight some promising future research directions and challenges in IMG. To maximize the convenience of readers, a project page of IMG is provided at \url{https://github.com/xzb030/IMG_Survey}.

深层隐式表面在建模通用形状方面表现出色，但并不总是捕获制造物体中存在的规律性，这是简单的几何原始词特别擅长。在本文中，我们提出了一个结合潜在和显式参数的表示，可以将其解码为一组彼此一致的深层隐式和几何形状。结果，我们可以有效地对制成物体共存的复杂形状和高度规则形状进行建模。这使我们能够以有效而精确的方式操纵3D形状的方法。

Figure 1. Shapes from the ShapeNet [8] database, fit to a structured implicit template, and arranged by template parameters using t-SNE [52]. Similar shape classes, such as airplanes, cars, and chairs, naturally cluster by template parameters. 1

There is no settled universal 3D representation for geometry with many alternatives such as point clouds, meshes, implicit functions, and voxels to name a few. In this work, we present a new, compelling alternative for representing shapes using a sequence of cross-sectional closed loops. The loops across all planes form an organizational hierarchy which we leverage for autoregressive shape synthesis and editing. Loops are a non-local description of the underlying shape, as simple loop manipulations (such as shifts) result in significant structural changes to the geometry. This is in contrast to manipulating local primitives such as points in a point cloud or a triangle in a triangle mesh. We further demonstrate that loops are intuitive and natural primitive for analyzing and editing shapes, both computationally and for users.

3D反向工程是一个备受追捧的人，但在计算机辅助设计（CAD）行业中却没有完全实现。目的是恢复CAD模型的施工历史。从CAD模型的边界表示（B-REP）开始，本文提出了一个新的深神经网络CADOPS-NET，该网络共同学习了CAD操作类型和分解为不同的CAD操作步骤。这种联合学习允许将B-REP划分为在同一施工步骤中由各种CAD操作创建的部分；因此，提供相关信息以进一步恢复设计历史记录。此外，我们提出了新颖的CC3D-OPS数据集，其中包括带有CAD操作类型标签和步骤标签注释的37K $ CAD型号。与现有数据集相比，CC3D-OPS模型的复杂性和种类更接近用于工业目的的模型。我们对拟议的CC3D-OPS和公开融合360数据集进行的实验证明了Cadops-NET相对于最先进的竞争性能，并确认了CAD操作类型和步骤联合学习的重要性。

本文介绍了一种数据驱动的形状完成方法，该方法着重于完成3D形状缺失区域的几何细节。我们观察到，现有的生成方法缺乏训练数据和表示能力，可以通过复杂的几何形状和拓扑合成合理的，细粒度的细节。我们的关键见解是从部分输入复制和变形补丁以完成缺失区域。这使我们能够保留本地几何特征的风格，即使它与培训数据有很大不同。我们的全自动方法分为两个阶段。首先，我们学会从输入形状检索候选补丁。其次，我们选择并变形了一些检索到的候选者，以无缝将它们融合到完整的形状中。该方法结合了两种最常见的完成方法的优点：基于相似性的单稳定性完成，以及通过学习形状空间来完成。我们通过从部分输入中检索贴片来利用重复模式，并通过使用神经网络来指导检索和变形步骤来学习全球结构先验。实验结果表明，我们的方法在多个数据集和形状类别上的表现非常优于基线。代码和数据可在https://github.com/gitbosun/patchrd上找到。

通常在特定对象类别的大型3D数据集上对3D形状的现有生成模型进行培训。在本文中，我们研究了仅从单个参考3D形状学习的深层生成模型。具体而言，我们提出了一个基于GAN的多尺度模型，旨在捕获一系列空间尺度的输入形状的几何特征。为了避免在3D卷上操作引起的大量内存和计算成本，我们在三平面混合表示上构建了我们的发电机，这仅需要2D卷积。我们在参考形状的体素金字塔上训练我们的生成模型，而无需任何外部监督或手动注释。一旦受过训练，我们的模型就可以产生不同尺寸和宽高比的多样化和高质量的3D形状。所得的形状会跨不同的尺度呈现变化，同时保留了参考形状的全局结构。通过广泛的评估，无论是定性还是定量，我们都证明了我们的模型可以生成各种类型的3D形状。

Three-dimensional geometric data offer an excellent domain for studying representation learning and generative modeling. In this paper, we look at geometric data represented as point clouds. We introduce a deep AutoEncoder (AE) network with state-of-the-art reconstruction quality and generalization ability. The learned representations outperform existing methods on 3D recognition tasks and enable shape editing via simple algebraic manipulations, such as semantic part editing, shape analogies and shape interpolation, as well as shape completion. We perform a thorough study of different generative models including GANs operating on the raw point clouds, significantly improved GANs trained in the fixed latent space of our AEs, and Gaussian Mixture Models (GMMs). To quantitatively evaluate generative models we introduce measures of sample fidelity and diversity based on matchings between sets of point clouds. Interestingly, our evaluation of generalization, fidelity and diversity reveals that GMMs trained in the latent space of our AEs yield the best results overall.

我们呈现FURTIT，这是一种简单的3D形状分割网络的高效学习方法。FURTIT基于自我监督的任务，可以将3D形状的表面分解成几何基元。可以很容易地应用于用于3D形状分割的现有网络架构，并提高了几张拍摄设置中的性能，因为我们在广泛使用的ShapEnet和Partnet基准中展示。FISHIT在这种环境中优于现有的现有技术，表明对基元的分解是在学习对语义部分预测的陈述之前的有用。我们提出了许多实验，改变了几何基元和下游任务的选择，以证明该方法的有效性。

本文探讨了使用深神经网络从多个拼字图中重建的当前对象重建的最新。它提出了两种算法来从单个图像中提取多个视图。本文提出了一个基于像素对齐的隐式函数（PIFU）的系统，并制定了一个高级采样策略来生成签名的距离样品。它还将这种方法与从多个视图中的深度图回归进行了比较。此外，本文使用了一个新颖的数据集来进行赛车游戏Assetto Corsa的车辆重建，该数据集的质量比常用的Shapenet数据集更高。受过训练的神经网络很好地概括了现实世界的输入，并创建了合理且详细的重建。

Recent approaches to drape garments quickly over arbitrary human bodies leverage self-supervision to eliminate the need for large training sets. However, they are designed to train one network per clothing item, which severely limits their generalization abilities. In our work, we rely on self-supervision to train a single network to drape multiple garments. This is achieved by predicting a 3D deformation field conditioned on the latent codes of a generative network, which models garments as unsigned distance fields. Our pipeline can generate and drape previously unseen garments of any topology, whose shape can be edited by manipulating their latent codes. Being fully differentiable, our formulation makes it possible to recover accurate 3D models of garments from partial observations -- images or 3D scans -- via gradient descent. Our code will be made publicly available.

Figure 1. Given input as either a 2D image or a 3D point cloud (a), we automatically generate a corresponding 3D mesh (b) and its atlas parameterization (c). We can use the recovered mesh and atlas to apply texture to the output shape (d) as well as 3D print the results (e).

Figure 1. This paper introduces Local Deep Implicit Functions, a 3D shape representation that decomposes an input shape (mesh on left in every triplet) into a structured set of shape elements (colored ellipses on right) whose contributions to an implicit surface reconstruction (middle) are represented by latent vectors decoded by a deep network. Project video and website at ldif.cs.princeton.edu.

最近对隐含形状表示的兴趣日益增长。与明确的陈述相反，他们没有解决局限性，他们很容易处理各种各样的表面拓扑。为了了解这些隐式表示，电流方法依赖于一定程度的形状监督（例如，内部/外部信息或距离形状知识），或者至少需要密集点云（以近似距离 - 到 - 到 - 形状）。相比之下，我们介绍{\方法}，一种用于学习形状表示的自我监督方法，从可能极其稀疏的点云。就像在水牛的针问题一样，我们在点云上“掉落”（样本）针头，认为，静统计地靠近表面，针端点位于表面的相对侧。不需要形状知识，点云可以高稀疏，例如，作为车辆获取的Lidar点云。以前的自我监督形状表示方法未能在这种数据上产生良好的结果。我们获得定量结果与现有的形状重建数据集上现有的监督方法标准，并在Kitti等硬自动驾驶数据集中显示有前途的定性结果。

机器学习的最近进步已经创造了利用一类基于坐标的神经网络来解决视觉计算问题的兴趣，该基于坐标的神经网络在空间和时间跨空间和时间的场景或对象的物理属性。我们称之为神经领域的这些方法已经看到在3D形状和图像的合成中成功应用，人体的动画，3D重建和姿势估计。然而，由于在短时间内的快速进展，许多论文存在，但尚未出现全面的审查和制定问题。在本报告中，我们通过提供上下文，数学接地和对神经领域的文学进行广泛综述来解决这一限制。本报告涉及两种维度的研究。在第一部分中，我们通过识别神经字段方法的公共组件，包括不同的表示，架构，前向映射和泛化方法来专注于神经字段的技术。在第二部分中，我们专注于神经领域的应用在视觉计算中的不同问题，超越（例如，机器人，音频）。我们的评论显示了历史上和当前化身的视觉计算中已覆盖的主题的广度，展示了神经字段方法所带来的提高的质量，灵活性和能力。最后，我们展示了一个伴随着贡献本综述的生活版本，可以由社区不断更新。