基于功能单元组构的三维服装智能化个性化造型方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60903145
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

针对现有三维服装CAD方法智能化程度不高,设计结果可重性不强等不足,提出了基于功能单元组构的三维服装智能化个性化造型方法研究。研究内容分三个层面:(1)基于模糊推理机制的三维服装款式设计。运用模糊数学理论,依据专家经验知识和客户定性评价,建立三维服装款式的模糊设计规则,支持模糊设计要求的输入,提高系统的智能化程度;(2)基于功能单元组构的三维服装造型。通过模糊映射机制,选取合适的服装原型,优化原型中的功能单元,实现三维服装快速造型。提出了层次化适配和非刚性适配相结合,在人体模型上组合服装单元,生成三维服装模型的方法。以三维服装单元为设计元素,提高了设计过程的直观性和设计元素的重用性。(3)设计结果个性化。提出了服装-人体个性化适配,以及四面体网格嵌入空间变形两种方法实现对服装的"三维放码",提高设计结果的可重用性。本项目研究为服装大批量定制的三维服装设计技术,提供了理论和方法支持。

结项摘要

目前三维服装的主流设计模式通过二维裁片在三维人体模型上的缝合生成三维服装模型。二维裁片到三维服装模型的转换并不直观,给服装的三维造型和个性化放码带来了在操作上的不便。作为消费主体的客户很难参与到设计过程。这种设计模式并不能有效支持以客户参与为核心的服装产品个性化定制。针对这个问题,本项目提出基于功能单元的三维服装造型与设计结果重利用的新模式。其基本思想是:将三维服装曲面自适应地适配到个性人体模型上,通过对服装曲面的参数曲面拟合、服装曲面融合、服装参数化变形等图形算法,直接在三维空间实现对三维服装智能化、个性化造型与交互编辑,从而有效提高设计过程的直观性和可操作性,降低设计难度。这为客户参与到设计过程成为可能,为服装的个性化定制设计提供了技术基础。. 在研究开展过程中,围绕上述思想提出了一系列新方法。提出基于骨架的体变形与服装-人体曲面相似性匹配相结合,将三维服装模型或服装功能单元直接试穿到三维个性人体模型上,并根据目标人体的体形与姿态对三维服装曲面做自适应变形;提出基于特征曲线网(Feature curve-net)参数化拟合服装曲面,实现对三维服装曲面的保细节参数化交互编辑;在服装-人体间隙量的空间分布研究基础上,提出基于特征曲线网引导在三维人体模型上直接拼合服装功能单元生成新的三维服装模型;提出基于人体模型驱动体空间变形的三维服装个性化放码方法,实现三维服装在不同体形人体模型上的自适应迁移;提出骨架-皮肤自动隐式绑定方法,为高效的着装人体动态模拟提供了方法支持。. 基于上述方法,项目组开发了基于功能单元组构的三维服装智能化个性化造型原型系统,并在国际重要学术期刊《Computers in Industry》、《Computers & Graphics》、《Visual Computer》、《Textile Research Journal》、《International Journal of Clothing Science and Technology》上发表/录用SCI论文6篇,在《计算机辅助设计与图形学学报》等EI期刊上发表/录用论文5篇,在Computer Graphics International(CGI2011)等重要国际会议上做口头报告2次,获得国家授权发明专利3项。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(3)
Surface Deformation with Low Shape Error
具有低形状误差的表面变形
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Information and Computational Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiongzhou Liu;Jituo Li;Guodong Lu;Bei Wang
  • 通讯作者:
    Bei Wang
空间趋向曲线引导的网格曲面拼接
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    浙江大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王贝;李基拓;陆国栋
  • 通讯作者:
    陆国栋
Customizing 3D garments based on volumetric deformation
基于体积变形定制3D服装
  • DOI:
    10.1016/j.compind.2011.04.002
  • 发表时间:
    2011-09
  • 期刊:
    Computers In Industry
  • 影响因子:
    10
  • 作者:
    Jituo Li;Guodong Lu
  • 通讯作者:
    Guodong Lu
Skeleton driven animation based on implicit skinning
基于隐式蒙皮的骨骼驱动动画
  • DOI:
    10.1016/j.cag.2011.07.005
  • 发表时间:
    2011-10
  • 期刊:
    Computer and graphics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jituo Li;Guodong Lu
  • 通讯作者:
    Guodong Lu
Feature Curve-net Based 3D Garment Customization
基于特征曲线网的3D服装定制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Textile Research Journal
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Jituo Li;Guodong Lu;Zheng Liu;Jiongzhou Liu;Xiaoyan Wang
  • 通讯作者:
    Xiaoyan Wang

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其他文献

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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Information and Computational Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘炯宙;李基拓;陆国栋
  • 通讯作者:
    陆国栋
Pattern design on 3D triangula
3D 三角图案设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王进;陆国栋*;李基拓;陈龙
  • 通讯作者:
    陈龙
基于色彩语义的产品交互式遗传配色设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘炯宙;李基拓;陆国栋.
  • 通讯作者:
    陆国栋.
三角化网格曲面切割中桥边和省道
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《工程设计学报》. 13(3): 179-184. 2006年6月
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陆国栋*;张 君;李基拓
  • 通讯作者:
    李基拓
由LeNet-5从单张着装图像重建三维人体
  • DOI:
    10.3785/j.issn.1008-973x.2021.01.018
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    浙江大学学报. 工学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许豪灿;李基拓;陆国栋
  • 通讯作者:
    陆国栋

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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