MS2Mesh-XR: Multi-modal Sketch-to-Mesh Generation in XR Environments

📄 arXiv: 2412.09008v1 📥 PDF

作者: Yuqi Tong, Yue Qiu, Ruiyang Li, Shi Qiu, Pheng-Ann Heng

分类: cs.CV, cs.HC, cs.MM

发布日期: 2024-12-12

备注: IEEE AIxVR 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

MS2Mesh-XR：在XR环境中基于手绘草图和语音输入的多模态网格生成

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: XR环境 3D网格生成 多模态融合 手绘草图 语音输入 ControlNet 卷积重建模型

📋 核心要点

  1. 现有3D建模方法在XR环境中交互性不足，且生成高质量3D模型耗时较长，限制了XR创作的效率。
  2. MS2Mesh-XR结合手绘草图和语音输入，利用ControlNet生成图像，再通过卷积重建模型快速生成高质量3D网格。
  3. 该流程能在20秒内生成高质量3D网格，并通过XR用例验证了其在沉浸式创作中的实用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态草图到网格生成流程MS2Mesh-XR，使用户能够在扩展现实(XR)环境中，通过手绘草图并结合语音输入来创建逼真的3D对象。具体来说，用户可以在虚拟环境中通过自然的手部动作直观地绘制对象。通过集成语音输入，我们设计了ControlNet，以根据绘制的草图和解释的文本提示推断出逼真的图像。然后，用户可以查看并选择他们喜欢的图像，随后使用卷积重建模型将其重建为详细的3D网格。我们的流程可以在不到20秒的时间内生成高质量的3D网格，从而可以在运行时XR场景中进行沉浸式可视化和操作。我们通过XR环境中的两个用例证明了该流程的实用性。通过利用自然的用户输入和前沿的生成式AI能力，我们的方法可以显著促进基于XR的创意制作并增强用户体验。代码和演示将在https://yueqiu0911.github.io/MS2Mesh-XR/上提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D建模方法在XR环境中存在交互不直观、建模过程复杂、生成高质量模型耗时过长等问题。用户难以在XR环境中快速、便捷地创建所需的3D模型，限制了XR技术在创意设计、虚拟现实等领域的应用。现有方法通常依赖复杂的界面或专业技能，缺乏自然的用户交互方式。

核心思路：MS2Mesh-XR的核心思路是结合手绘草图和语音输入这两种自然的用户交互方式，利用生成式AI技术快速生成高质量的3D网格模型。通过手绘草图提供形状信息，语音输入提供纹理和细节信息，从而实现多模态信息的融合，提升3D建模的效率和质量。这样设计的目的是为了降低3D建模的门槛，使用户能够更直观、更便捷地在XR环境中进行创作。

技术框架：MS2Mesh-XR的整体流程包括以下几个主要模块：1) 用户在XR环境中手绘草图；2) 用户通过语音输入描述对象的特征；3) ControlNet根据草图和语音输入生成逼真的图像；4) 用户选择满意的图像；5) 卷积重建模型将图像重建为3D网格模型。整个流程在XR环境中运行，用户可以实时查看和操作生成的3D模型。

关键创新：MS2Mesh-XR的关键创新在于多模态融合的3D网格生成流程。它将手绘草图和语音输入相结合，利用ControlNet生成高质量图像，并使用卷积重建模型快速生成3D网格。与传统的3D建模方法相比，MS2Mesh-XR更加直观、便捷，且能够生成更加逼真的3D模型。此外，该流程能够在XR环境中实时运行，为用户提供沉浸式的创作体验。

关键设计：ControlNet用于根据草图和语音输入生成图像，其具体结构和训练方式未知。卷积重建模型用于将图像重建为3D网格，其具体结构和损失函数未知。生成高质量图像和3D网格是关键，可能涉及对抗损失、感知损失等。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MS2Mesh-XR能够在不到20秒的时间内生成高质量的3D网格，显著提升了3D建模的效率。通过XR环境中的两个用例，验证了该流程在沉浸式创作中的实用性。具体性能数据和对比基线未知，但结果表明该方法能够有效促进XR-based的创意制作并增强用户体验。

🎯 应用场景

MS2Mesh-XR可应用于XR环境下的创意设计、虚拟现实、游戏开发等领域。用户可以利用该系统快速创建各种3D模型，例如家具、玩具、建筑等。该技术能够降低3D建模的门槛，促进XR技术的普及和应用，并为用户提供更加沉浸式的创作体验。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如教育、医疗等。

📄 摘要（原文）

We present MS2Mesh-XR, a novel multi-modal sketch-to-mesh generation pipeline that enables users to create realistic 3D objects in extended reality (XR) environments using hand-drawn sketches assisted by voice inputs. In specific, users can intuitively sketch objects using natural hand movements in mid-air within a virtual environment. By integrating voice inputs, we devise ControlNet to infer realistic images based on the drawn sketches and interpreted text prompts. Users can then review and select their preferred image, which is subsequently reconstructed into a detailed 3D mesh using the Convolutional Reconstruction Model. In particular, our proposed pipeline can generate a high-quality 3D mesh in less than 20 seconds, allowing for immersive visualization and manipulation in run-time XR scenes. We demonstrate the practicability of our pipeline through two use cases in XR settings. By leveraging natural user inputs and cutting-edge generative AI capabilities, our approach can significantly facilitate XR-based creative production and enhance user experiences. Our code and demo will be available at: https://yueqiu0911.github.io/MS2Mesh-XR/