在全屋定制行业场景中，CAD图纸是设计方案呈现的重要方式。 然而，当店铺设计师完成的CAD图纸到达生产施工端时，机器无法直接识别。 通常需要手动将CAD图纸中包含的设计语言转换为3D模型，然后进一步生成生产线可以处理的数据。 这对数据的准确性影响很大，对拆解订单的效率和工厂产能都产生了很大的影响。
为了解决这个问题，群禾科技近年来一直专注于利用AI实现3D建模的研究。 近日，群核科技与中山大学、电子科技大学等学术机构共同撰写的题为“3D from Three Views with Shape”的论文被国际计算机视觉会议（ICCV）接收）。 ECCV、ICCV、CVPR并称为计算机视觉领域国际三大顶级学术会议。
本文研究了计算机辅助设计中长期存在的问题：从三个视图重建 3D 模型。 传统算法通过在 2D 绘图和 3D 模型之间建立显式关系来解决此问题。 实验表明，传统算法对绘图误差非常敏感，这也限制了此类算法在实际产品中的应用。 目前，有同事尝试通过几何识别来识别长度、宽度等二维信息，但只能做简单的CAD模型重建。
为了解决算法对绘图错误敏感的问题，群禾科技尝试基于数据驱动的手段，利用AI深度学习算法来缓解这一问题。 具体来说，本研究使用自注意力机制进行隐式建模，可以自动将三个正交视图中的 2D 线条图转换为 3D CAD 模型。 与传统算法相比，我们提出的算法显着提高了对噪声的鲁棒性。
更重要的是，一般来说，重建的物体是无法编辑的，但本研究通过重建面板之间的联动关系，达到重建柜体的可编辑效果。
基于 提出的算法研究，为业界提供3D建模的新思路。 该研究得到浙江省2022年重点研发计划项目的支持。
海外一位人工智能行业从业者对这项研究的效果感到惊喜，并将其描述为木工和3D打印机的利器。
为了更快地解决定制机柜的CAD重构问题，群合科技将加速此项研究成果在工业场景中的应用。
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